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Spring AI 是 Spring 官方推出的开源框架，旨在简化 Java 开发者集成人工智能功能的过程。它通过模块化设计和可移植性，将 Spring 生态系统的优势（如依赖注入、自动配置）与 AI 能力结合，支持多种主流模型和场景开发。
•Github（稳定访问请翻墙）：https://github.com/spring-projects/spring-ai[1]•Docs：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/index.html[2]
核心功能
1.多模态模型支持
Spring AI 支持语言模型（如 OpenAI GPT、阿里通义）、文生图模型（如 DALL-E、Stable Diffusion）、语音合成与识别等，开发者可通过统一 API 接入不同厂商的模型，降低切换成本。
2.抽象化 API 设计
•ChatClient：提供同步（call()
）和流式（stream()
）调用接口，支持对话生成、结构化输出映射（如将响应转为 POJO）。•Prompt 模板：通过占位符动态生成提示词，类似 MVC 中的视图渲染，提升交互灵活性。
3.向量数据库集成
支持 Pinecone、Redis、PostgreSQL/PGVector 等主流向量数据库，结合嵌入（Embedding）技术实现语义搜索与知识增强生成（RAG）。
4.函数调用与扩展
允许注册自定义函数，使 AI 模型能调用外部 API 或数据库，解决知识陈旧问题。例如，通过 FunctionCallbackWrapper
实现自然语言到 API 参数的转换。
5.企业级工具链提供 Spring Boot Starter、ETL 框架及评估工具（Evaluator API），简化模型训练、数据预处理和结果验证流程。
快速入门
1. 项目配置
•依赖管理：添加 Spring Milestone 仓库及 OpenAI 模块依赖（示例为 Maven）：
<dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>1.0.0-M1</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></dependency></dependencies>复制
•API 密钥配置：在 application.yml
中设置模型提供商密钥：
spring:ai:openai:api-key: sk-xxxbase-url: https://api.example.com # 可选代理地址复制
2. 基础对话实现
创建控制器调用 ChatClient
：
@RestController@RequestMapping("/ai")public class AIController {private final ChatClient chatClient;public AIController(ChatClient.Builder builder) {this.chatClient = builder.defaultSystem("你是一名Java专家").build();}@GetMapping("/chat")public String chat(@RequestParam String msg) {return chatClient.prompt().user(msg).call().content();}}复制
访问 /ai/chat?msg=如何学习Spring AI
即可获取模型响应。
扩展与生态
1.Spring Cloud Alibaba AI
针对国内开发者，阿里云推出基于 Spring AI 的扩展，支持通义千问、文生图等模型。配置示例：
spring:cloud:ai:tongyi:api-key: 阿里云API密钥复制
代码中通过 TongYiService
调用模型，实现问答、图像生成等功能。
2.流式响应与异步处理
使用 Flux<String>
实现逐字输出，提升用户体验：
@GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)public Flux<String> streamResponse(String msg) {return chatClient.prompt().user(msg).stream().content();}复制
3.多角色提示与系统预设通过配置文件定义 AI 角色：
@Beanpublic ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder) {return builder.defaultSystem("你是客服助手，回答需简洁专业").build();}复制
应用场景
1.智能客服
结合 RAG 技术，从企业知识库检索信息生成精准回答，减少模型幻觉。
2.数据分析
将自然语言查询转换为 SQL 或 API 调用，例如：“统计上月销售额” → 调用数据库接口并返回可视化结果。
3.内容生成
自动生成营销文案、技术文档摘要，或通过 ImageClient
实现文生图功能。
4.教育辅助开发智能教学助手，支持代码纠错、知识点讲解及个性化学习路径推荐。
注意事项
•模型选择：根据场景权衡性能与成本，如 GPT-4 适合高精度需求，Claude 适合长文本处理。•安全性：敏感数据需避免直接传入模型，可通过函数调用隔离处理。•合规性：使用开源数据需遵循许可协议（如 OSM 的 ODbL），商业应用需获得授权。
Spring AI 通过标准化接口和丰富生态，显著降低了 AI 集成的复杂度。开发者可参考官方文档[3]或示例项目进一步探索。
References
[1]
: https://github.com/spring-projects/spring-ai[2]
: https://docs.spring.io/spring-ai/reference/index.html[3]
官方文档: https://spring.io/projects/spring-ai
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