探索 Spring AI 开源项目：GitHub 概览 – wiki基地

探索 Spring AI 开源项目：深入 GitHub 概览

随着人工智能技术的飞速发展，特别是生成式AI和大模型的涌现，企业和开发者们迫切需要在其应用中集成AI能力。然而，集成过程往往面临诸多挑战：不同的AI模型提供商（如OpenAI, Google, Azure, Hugging Face等）拥有各自独特的API和数据格式；AI应用模式（如对话、嵌入、检索增强生成 RAG、函数调用等）需要不同的实现逻辑；如何在现有复杂的企业级应用架构中平滑地引入AI能力，同时保持代码的可维护性和一致性？

Spring框架，作为Java生态中最流行和强大的应用开发框架，自然不会缺席这一重要的技术浪潮。为了帮助开发者更便捷、更规范地将AI能力融入Spring应用，Spring团队推出了全新的开源项目——Spring AI。

Spring AI项目的目标是提供一个统一的、Spring风格的API和编程模型，抽象底层AI模型和服务的差异，让开发者能够专注于业务逻辑而不是AI基础设施的适配。它充分利用了Spring生态系统的优势，如依赖注入、外部化配置、自动配置等，使得在Spring Boot应用中集成AI变得前所未有的简单。

本文将深入探索Spring AI开源项目，重点围绕其在GitHub上的存在形式进行详细概览。我们将从项目的定位、核心功能出发，逐步剖析其GitHub仓库的结构、重要文件、开发流程、社区互动方式，以及如何通过GitHub仓库开始你的Spring AI之旅。

Spring AI 的核心定位与目标

在深入GitHub仓库之前，理解Spring AI的核心定位至关重要。Spring AI旨在：

提供统一的抽象层： 为各种AI模型（聊天模型、嵌入模型等）提供一套统一的接口和模型，屏蔽底层提供商（OpenAI、Google AI、Azure AI、Ollama、Hugging Face等等）的差异。
简化AI应用开发： 提供Spring风格的编程模型，利用Spring Boot的自动配置和依赖注入，大幅降低将AI能力集成到现有应用或构建新AI应用的复杂性。
支持关键AI应用模式： 内建对生成式AI应用中的常见模式的支持，例如：
- 聊天（Chat）： 与大模型进行交互式对话，获取文本响应。
- 嵌入（Embeddings）： 将文本转换为向量表示，用于语义搜索、聚类等。
- 检索增强生成（RAG – Retrieval Augmented Generation）： 结合外部数据源（如文档库）来增强模型的生成能力，解决模型知识时效性和私有领域知识的问题。
- AI函数调用（AI Function Calling）： 允许模型根据用户的请求，调用应用内部或外部的函数，实现更智能的交互。
- 数据加载与处理： 提供工具加载和处理不同格式的数据（如PDF、文本文件），以便用于RAG等场景。
拥抱开放与多样性： 不绑定任何特定的AI模型或云平台，支持多种商业API和开源模型，无论是通过云服务还是本地部署。
融入Spring生态： 与Spring Boot、Spring Integration、Spring Batch等其他Spring项目无缝集成。

理解了这些目标，我们就能更好地理解Spring AI项目在GitHub上的组织方式和设计理念。

探索 Spring AI 的 GitHub 仓库

Spring AI项目的源代码完全开源，托管在GitHub上。它是Spring大家庭的一部分，通常可以在Spring项目的官方GitHub组织下找到。项目的URL通常是 https://github.com/spring-projects/spring-ai。

访问这个URL，你将看到Spring AI项目的“大本营”。GitHub页面提供了项目的概览信息、代码仓库、问题跟踪、讨论区、Pull Request列表等关键区域。

仓库结构概览

一个大型开源项目的GitHub仓库结构通常反映了其模块化设计和开发组织方式。Spring AI的仓库也不例外。克隆或浏览 spring-projects/spring-ai 仓库后，你会发现以下一些重要的目录和文件：

.github/： 这个目录包含了GitHub Actions工作流（用于自动化构建、测试、发布等）、问题模板、Pull Request模板等GitHub平台相关的配置。这是项目自动化和规范化流程的核心。
spring-ai-core/： 这是Spring AI项目的核心模块。它定义了所有核心抽象、接口和模型，如 ChatClient、EmbeddingClient、Prompt、Message、ChatResponse、EmbeddingResponse、Document、VectorStore 等。这个模块不包含任何具体的AI模型实现，只定义了通用的契约。它是所有其他模块所依赖的基础。理解 spring-ai-core 是理解Spring AI设计思想的关键。
spring-ai-backends/： 这个目录下包含了针对各种具体AI模型提供商的实现模块。例如，你可能会找到 spring-ai-openai/、spring-ai-google-vertexai/、spring-ai-azure-openai/、spring-ai-ollama/、spring-ai-huggingface/ 等等。每个子目录通常包含对应提供商的客户端实现、自动配置类以及相关的测试。这是Spring AI提供商多样性的体现，开发者可以根据需要选择引入相应的后端依赖。
spring-ai-integrations/： 这个目录包含与Spring生态或其他数据存储/处理系统集成的模块。例如，你可能找到与各种向量数据库（如Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma等）集成的模块，这些模块实现了 VectorStore 接口，用于存储和检索嵌入向量。还可能有与Spring Boot Actuator、Spring Security等集成的模块。
spring-ai-samples/： 这是对新用户和开发者来说非常重要的目录。它包含了各种使用Spring AI不同功能和后端实现的示例项目。通过运行这些示例，你可以快速了解如何使用 ChatClient 进行对话、如何使用 EmbeddingClient 生成嵌入、如何构建一个基于RAG的应用、如何进行函数调用等。这些示例通常是基于Spring Boot的，非常易于运行和理解。当你不知道如何开始时，spring-ai-samples 是你的首选。
spring-ai-docs/： 这个目录包含Spring AI项目的参考文档的源文件，通常使用Asciidoctor等标记语言编写。这些源文件经过处理后生成官方的项目文档网站。如果你想深入了解某个特定功能或配置细节，官方文档是最佳资源，而这里是文档的源代码所在地。
spring-ai-bom/： BOM (Bill of Materials) 是Maven项目中的一个概念，用于管理一组相互兼容的依赖版本。Spring AI BOM定义了所有Spring AI模块（核心、后端、集成等）的推荐版本。在你的Spring Boot项目中引入 spring-ai-bom 作为依赖管理，可以确保你使用的所有Spring AI模块版本都是相互兼容的，避免版本冲突问题。
README.md： 仓库根目录下的 README.md 是项目的“门面”。它通常包含：
- 项目的简要描述和目标。
- 项目的当前状态（如快照版本、里程碑）。
- 如何快速开始（通常是指向 spring-ai-samples 或提供一个简单的代码片段）。
- 构建项目和运行测试的说明。
- 指向官方文档、社区资源（如讨论区、Gitter/Slack）的链接。
- 项目许可证信息（Spring项目通常使用 Apache 2.0 许可证）。
- 贡献指南的链接。
  仔细阅读 README.md 是了解项目的第一步。
CONTRIBUTING.md： 这份文件是为希望为项目做出贡献的开发者准备的详细指南。它涵盖了贡献流程（如何提交Issue、如何提交Pull Request）、代码规范、测试要求、签署贡献者许可协议（CLA）的流程等。如果你计划为Spring AI贡献代码或文档，务必仔细阅读这份文件。
CODE_OF_CONDUCT.md： 开源社区的行为准则，旨在维护一个友好、包容的社区环境。
LICENSE 或 LICENSE.txt： 包含项目的开源许可证全文。Spring项目通常使用 Apache License, Version 2.0。
SECURITY.md： 说明了如何报告项目中的安全漏洞。

GitHub 特性在 Spring AI 中的应用

除了代码文件和文档，Spring AI项目充分利用了GitHub提供的各种协作和管理功能：

Issues (问题跟踪)： 这是项目管理日常开发、错误报告、功能请求和规划的主要场所。
- 开发者和用户可以在这里提交遇到的 Bug。
- 可以提出新的功能建议（Feature Requests）。
- 核心团队成员在这里分配任务、讨论实现细节、标记问题的状态（如 bug, enhancement, discussion, help wanted, good first issue 等）。
- 通过浏览 Issues，你可以了解项目当前的活跃开发点、已知问题以及未来的发展方向。标记为 good first issue 的Issue通常适合初次贡献者。
Pull Requests (拉取请求)： 这是贡献者提交代码变更、文档更新等的标准流程。
- 贡献者通过 Fork 仓库并在自己的分支上修改代码，然后提交 Pull Request 到主仓库。
- 核心团队成员和社区其他成员会审查 Pull Request 中的代码（Code Review）。
- 自动化测试（通过GitHub Actions）会在 Pull Request 上运行，确保代码质量和兼容性。
- 经过讨论、修改和批准后，Pull Request 会被合并到主分支（通常是 main 或 master，Spring项目倾向于使用 main）。
- Pull Request 页面展示了代码差异、评论讨论、提交历史以及PR的状态。
Discussions (讨论区)： 这是GitHub提供的一个比Issue更宽松的交流平台。
- 用于进行更广泛的设计讨论、提出疑问、分享使用经验、寻求帮助等。
- 不像Issue那样需要严格遵循模板，更像是一个论坛。
- 在 Spring AI 社区，Discussions 可能用于讨论某个新功能的总体设计思路，或者用户提问如何解决某个具体问题。
Wiki (维基)： 有些项目会利用GitHub Wiki提供额外的文档或常见问题解答，Spring AI可能也会使用（需要实际查看仓库确认其使用情况）。
Projects (项目板)： GitHub Projects 可以用来组织 Issues 和 Pull Requests，形成看板（Kanban）或冲刺（Sprint）视图，帮助团队跟踪开发进度和优先级。Spring AI 团队可能会用它来规划里程碑和发布。
Watch/Star/Fork： 用户可以通过 Watch 按钮关注项目的动态，通过 Star 按钮表示喜爱和支持，通过 Fork 按钮创建自己的仓库副本以便贡献。项目的 Star 数量通常反映了其受欢迎程度和社区关注度。

通过观察这些GitHub特性区域，你可以全面了解Spring AI项目的活跃度、社区氛围、开发进展以及如何参与其中。

代码分支策略

开源项目通常采用特定的分支策略来管理开发、发布和维护。Spring AI作为一个遵循Spring Release Train的项目，可能会有类似的主分支（如 main）用于日常开发和快照构建，以及针对不同主要版本（如 1.0.x, 1.1.x 等）的发布分支。

main (或 master) 分支： 这是项目最活跃的开发分支，包含了最新的功能和修复，但可能不稳定。基于这个分支构建的版本通常被称为 SNAPSHOT 版本。新的 Pull Request 通常会首先提交到这个分支。
发布分支： 当一个主要或次要版本准备发布时，会从 main 分支创建一个新的发布分支（例如 1.0.x）。后续的 Bug 修复和维护更新会在这个分支上进行，并发布里程碑（M）、候选版本（RC）和最终发布版本（RELEASE）。只有经过充分测试和稳定的代码才会合并到发布分支。

理解分支策略对于贡献者来说很重要，因为你需要知道应该基于哪个分支进行开发和提交 Pull Request。通常，新功能应该提交到 main 分支，而 Bug 修复可能需要针对特定的发布分支提交。

如何从 GitHub 开始使用 Spring AI

对于想要开始使用 Spring AI 的开发者来说，GitHub 仓库是获取信息和代码的关键来源。

访问仓库： 前往 https://github.com/spring-projects/spring-ai。
阅读 README.md： 快速了解项目是什么，当前状态，以及最重要的——如何找到文档和示例。
查看文档： README.md 通常会链接到项目的官方参考文档网站。文档是学习 Spring AI 功能、配置和API的权威指南。虽然文档源文件在 spring-ai-docs 目录下，但阅读已生成的HTML网站通常更方便。
运行示例： 克隆仓库到本地 (git clone https://github.com/spring-projects/spring-ai.git)。进入 spring-ai-samples 目录。选择一个你感兴趣的示例（例如 01-chat-ai 或 05-RAG），进入其子目录。每个示例通常都是一个独立的Spring Boot项目，有自己的 pom.xml 或 build.gradle 文件。按照示例目录下的 README.md 或文档说明，配置必要的API密钥（通常通过 application.properties 或环境变量），然后运行Spring Boot应用（例如使用Maven的 mvn spring-boot:run 命令）。通过运行和修改示例，你可以快速掌握 Spring AI 的用法。
查看模块代码： 当你需要深入了解某个特定功能或后端提供商的实现细节时，可以浏览 spring-ai-core/、spring-ai-backends/ 或 spring-ai-integrations/ 目录下的代码。例如，想知道 OpenAI 的 ChatClient 是如何实现的，可以查看 spring-ai-backends/spring-ai-openai/src/main/java/.../client/OpenAiChatClient.java。
添加到你的项目： 在你自己的 Spring Boot 项目中，你需要在 pom.xml 或 build.gradle 中添加 Spring AI 的依赖。通常的做法是引入 spring-ai-bom 来管理版本，然后根据需要添加核心模块、一个或多个后端模块（如 spring-ai-openai）、以及可能的集成模块（如 spring-ai-chroma）。GitHub 仓库的 README.md 或官方文档会提供具体的依赖配置示例。

通过上述步骤，你可以高效地利用 GitHub 仓库提供的资源来学习和使用 Spring AI。

为 Spring AI 贡献：GitHub 上的协作流程

Spring AI 作为一个开源项目，欢迎社区的贡献。GitHub 提供了顺畅的贡献流程。如果你想为项目做出贡献，可以遵循以下步骤（详细内容请参考仓库的 CONTRIBUTING.md 文件）：

阅读贡献指南： 仔细阅读 CONTRIBUTING.md 文件，了解项目的贡献规范、代码风格、测试要求和提交流程。
签署 CLA： Spring 项目通常要求贡献者签署 Contributor License Agreement (CLA)。这是一个在线流程，确保贡献的代码可以被 Spring 团队合法地纳入项目。CONTRIBUTING.md 会指引你完成这个过程。
找到贡献点：
- 浏览 Issues 列表，查找标记为 help wanted 或 good first issue 的任务。这些是项目团队认为适合社区贡献者或者初次贡献者处理的问题。
- 在使用过程中发现 Bug 并提交 Issue。
- 提出新的功能建议（通过提交 Issue 或在 Discussions 中讨论）。
- 改进文档（在 spring-ai-docs 目录下）。
- 添加新的后端提供商或集成模块。
Fork 仓库： 在 GitHub 上点击项目的 “Fork” 按钮，创建项目仓库在你个人账户下的副本。
克隆你的 Fork： 将你 Fork 的仓库克隆到本地开发环境。
git clone https://github.com/你的GitHub用户名/spring-ai.git
创建新的分支： 为你的贡献创建一个新的、描述性的分支。例如，如果你正在修复 Issue #123，可以命名为 fix/issue-123-bug-description；如果是新功能，可以命名为 feat/new-feature-name。
git checkout -b your-feature-branch-name
进行修改： 在你的分支上进行代码、文档或其他修改。
编写测试： 对于代码修改，务必编写相应的单元测试、集成测试。Spring AI 项目非常重视测试覆盖率，确保代码质量和稳定性。
本地构建和测试： 在提交之前，在本地完整构建项目并运行所有测试，确保你的修改没有引入新的问题。
./mvnw clean install -PnativeTest (使用 Maven Wrapper)
或 ./gradlew clean build (使用 Gradle Wrapper)
提交修改： 将你的修改分多次、使用清晰的提交信息提交到你的本地分支。
git add .
git commit -m "feat: add support for new model XYZ"
推送到你的 Fork： 将你的本地分支推送到你在 GitHub 上的 Fork 仓库。
git push origin your-feature-branch-name
创建 Pull Request： 前往你在 GitHub 上的 Spring AI Fork 仓库页面，GitHub 会提示你创建一个针对 spring-projects/spring-ai 主仓库的 Pull Request。
填写 Pull Request 描述： 在 Pull Request 页面，填写清晰的标题和描述，说明你的修改内容、解决了哪个 Issue（如果适用，通过关键词如 Fixes #123 关联）。
参与 Code Review： 项目维护者和其他社区成员可能会在 Pull Request 上提出修改意见。积极参与讨论，根据反馈修改你的代码并提交新的提交。
等待合并： 一旦 Code Review 通过，自动化测试成功，且符合项目规范，你的 Pull Request 就会被合并到主仓库。

整个贡献流程都围绕 GitHub 平台进行，充分体现了开源协作的透明和规范。

社区与支持

GitHub 不仅是代码托管平台，也是社区交流和获取支持的重要场所。

GitHub Discussions： 正如前面提到的，这是进行更广泛讨论、提问和寻求帮助的好地方。
GitHub Issues： 提交 Bug 报告和明确的功能请求。
Spring 官方社区渠道： Spring 生态通常有自己的 Gitter 或 Slack 频道（可能与 Spring AI 相关），以及 Stack Overflow 上带有 spring-ai 标签的问题。GitHub 的 README.md 或官方文档会提供这些社区资源的链接。

参与社区讨论，无论是提问还是回答问题，都能帮助你更好地使用 Spring AI，同时也能为项目的发展贡献力量。

未来展望

通过关注 Spring AI 在 GitHub 上的活动，我们可以大致了解项目的未来发展方向：

新的后端提供商： 持续集成更多主流和新兴的AI模型服务。
更多集成模块： 与更多向量数据库、企业数据源、Spring Cloud 服务等的集成。
支持新的 AI 应用模式： 例如多模态模型支持、Agent 系统构建工具、更高级的 RAG 能力等。
性能优化和稳定性提升： 作为任何成熟框架持续的工作。
更好的开发者体验： 改进自动配置、错误信息、开发工具支持等。

查看 Issue 列表中标记为 enhancement 或 future 的 Issues，以及在 Discussions 区关于新功能的讨论，是洞察项目未来规划的好方法。

总结

Spring AI 是 Spring 框架在人工智能时代为开发者提供的又一强大工具。它通过提供统一的抽象和 Spring 风格的编程模型，极大地简化了在 Java/Spring 应用中集成 AI 能力的过程。

而 Spring AI 的 GitHub 仓库（spring-projects/spring-ai）则是这个项目的核心：

它是源代码的所在地，展示了项目的模块化架构（spring-ai-core、spring-ai-backends、spring-ai-integrations）。
它提供了丰富的示例 (spring-ai-samples)，是学习和快速上手的最佳起点。
它包含了项目的重要文档源文件 (spring-ai-docs) 和规范文件 (README.md, CONTRIBUTING.md, LICENSE)。
它是项目开发管理的中心，通过 Issues 跟踪 Bug 和功能，通过 Pull Requests 接受社区贡献。
它是社区交流的平台，通过 Issues 和 Discussions 连接用户和贡献者。

探索 Spring AI 的 GitHub 仓库，就像打开了通往这个项目内部世界的大门。无论是想要使用 Spring AI，了解其实现原理，还是希望为之贡献一份力量，GitHub 仓库都提供了你需要的一切资源和平台。

如果你对在 Spring 应用中集成 AI 感兴趣，强烈建议你立即访问 https://github.com/spring-projects/spring-ai，克隆仓库，运行示例，阅读代码，并加入到这个充满活力和前景的开源社区中来！随着AI技术的不断演进，Spring AI项目及其在GitHub上的活跃开发，必将成为Java开发者拥抱AI浪潮的重要桥梁。