Spring AI：赋能 Java 应用的 AI 框架介绍

随着人工智能技术的飞速发展，特别是大语言模型（LLMs）和生成式 AI 的崛起，越来越多的企业和开发者开始探索如何在他们的应用中集成 AI 能力。Java 作为企业级应用开发的主流语言，其开发者社区迫切需要一个能够简化 AI 集成的框架。正是在这样的背景下，Spring AI 应运而生，它将 Spring 框架一贯的简洁、集成、可维护性等核心理念带入了 AI 领域，赋能 Java 开发者轻松构建智能应用。

什么是 Spring AI？

Spring AI 是一个构建于 Spring 生态之上的应用框架，其核心目标是简化在 Java 应用中集成人工智能功能。它提供了一套标准化的 API 和抽象层，屏蔽了底层不同 AI 模型提供商（如 OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、Google AI、以及各种本地模型如 Ollama 等）的差异性。开发者可以使用熟悉的 Spring 编程模型来与各种 AI 服务进行交互，从而极大地降低了开发门槛和复杂性。

想象一下，如果你需要与不同的 LLM 进行对话、生成文本、创建 embeddings（向量表示），或者利用向量数据库进行检索增强生成（RAG），而每次都需要学习和集成不同的 SDK 和 API，那将是多么繁琐的工作。Spring AI 就是来解决这个问题的，它提供了一个统一的接口，让你无论使用哪家提供商的服务，代码结构都能保持高度一致。

Spring AI 的核心理念与优势

Spring AI 的设计哲学与整个 Spring 家族一脉相承，主要体现在以下几个方面：

提供商无关性 (Provider Agnosticism)： 这是 Spring AI 最重要的特性之一。它通过定义通用的接口（如 ChatClient、EmbeddingClient 等）来抽象不同 AI 模型的功能。这意味着你可以在不修改核心业务逻辑代码的情况下，轻松切换或组合不同的 AI 模型提供商。这为开发者提供了极大的灵活性，避免了供应商锁定。
简化开发 (Simplification)： 遵循 Spring Boot 的“约定优于配置”原则，Spring AI 提供了大量的自动配置。通过简单的 Maven 或 Gradle 依赖以及少量的配置属性，你就可以快速启动并运行一个具备 AI 功能的应用。注入 ChatClient 或 EmbeddingClient 这样的核心组件，然后就可以像调用普通 Spring Bean 一样使用它们。
集成现有生态 (Integration with Existing Ecosystem)： Spring AI 天然与 Spring Boot、Spring Framework、Spring Data 等现有 Spring 项目无缝集成。你可以轻松地将 AI 功能融入到现有的 Web 应用、批处理应用、微服务等架构中。特别是与 Spring Data 生态中对向量数据库的支持结合，构建 RAG 应用变得前所未有的便捷。
模块化与扩展性 (Modularity and Extensibility)： Spring AI 的设计是模块化的，不同的模型提供商、不同的功能（如文本生成、向量化、图像生成等）、不同的向量数据库都有对应的 starter 模块。开发者只需引入所需的依赖即可。同时，其开放的架构也方便社区贡献对新的模型或服务的支持。
遵循 Java 习惯用法 (Idiomatic Java)： Spring AI 的 API 设计符合 Java 开发者习惯，使用接口、类、方法等构建，易于理解和使用。它远离了底层 REST API 调用或 gRPC 调用的复杂性，提供了一个更高级、更面向对象的编程模型。

Spring AI 的核心功能模块

Spring AI 框架围绕几个核心功能构建，以满足常见的 AI 应用需求：

文本生成/对话 (Text Generation / Chat)： 这是与 LLM 交互最常见的方式。Spring AI 提供了 ChatClient 接口，用于发送用户消息并接收模型的回复。你可以发送简单的字符串消息，也可以构建更复杂的 Prompt 对象，包含系统消息、用户消息、助手消息等，以引导模型的行为。它支持流式响应（Streaming），对于构建实时交互的聊天应用非常有用。
文本向量化/ embeddings (Text Embedding)： 将文本转换为固定维度的数值向量是许多高级 AI 应用（如语义搜索、文本聚类、推荐系统）的基础。Spring AI 提供了 EmbeddingClient 接口，用于调用不同的 embedding 模型来生成文本向量。
向量数据库集成 (Vector Database Integration)： 向量数据库是存储和搜索向量表示的关键组件。Spring AI 与 Spring Data 生态系统中的向量数据库支持紧密结合，提供了 VectorStore 接口及其多种实现（如 Chroma, Pinecone, Redis Stack, Weaviate, Milvus, PGVector 等）。这使得存储 embeddings、执行相似性搜索变得非常简单，为实现 RAG（Retrieval Augmented Generation）提供了核心能力。
检索增强生成 (RAG – Retrieval Augmented Generation)： RAG 是一种结合检索系统和生成模型的模式，用于提高 LLM 回答的准确性和时效性，特别是对于模型训练数据之外的知识。Spring AI 提供了构建 RAG 流水线的便利工具。其典型流程是：加载文档 -> 分割文档 -> 将文档块向量化 -> 存储到向量数据库 -> 用户提问 -> 根据问题从向量数据库检索相关文档块 -> 将检索到的文档块与用户问题一起作为 Prompt 发送给 LLM -> LLM 生成回答。Spring AI 的 VectorStore 和 ChatClient 抽象层极大地简化了这一过程。
函数调用 (Function Calling / Tool Use)： 一些高级的 LLM 支持函数调用能力，即模型在对话过程中能够识别出用户意图需要调用外部工具或服务来获取信息或执行操作。Spring AI 提供了机制来定义可供 LLM 调用的 Java 方法，并将模型的函数调用请求路由到相应的 Java 方法执行，然后将执行结果返回给模型，让模型基于结果继续生成回复。这使得 LLM 能够与你的应用后端服务进行深度交互，实现更复杂的业务逻辑。
Prompt 管理 (Prompt Management)： 有效的 Prompt 工程是获得高质量 AI 输出的关键。Spring AI 提供了一些工具来构建和管理 Prompt，例如通过模板来构建 Prompt，方便根据不同的输入动态生成适合模型的 Prompt 文本。
可观察性 (Observability)： 作为 Spring Boot 的一部分，Spring AI 集成了 Spring Boot Actuator，可以轻松地暴露关于 AI 服务调用的指标、健康状态等信息。与分布式追踪系统（如 OpenTelemetry）集成，可以追踪请求经过 AI 服务的全过程，有助于调试和性能分析。

如何开始使用 Spring AI？

开始使用 Spring AI 非常简单，通常只需要以下几个步骤（以 Spring Boot 应用为例）：

添加依赖： 在你的 Maven 或 Gradle 项目中，添加 spring-boot-starter-ai 依赖，以及你想要使用的具体模型提供商（如 spring-ai-openai-spring-boot-starter）和向量数据库（如 spring-ai-chroma-store-spring-boot-starter）的 starter 依赖。
配置属性： 在 application.properties 或 application.yml 中配置 AI 模型提供商的 API 密钥、基础 URL 等必要信息。例如：
properties spring.ai.openai.api-key=YOUR_API_KEY spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-4o # 如果使用本地模型如 Ollama # spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434 # spring.ai.ollama.chat.options.model=llama3

注入客户端： 在你的 Spring 组件中（如 Service、Controller），通过 @Autowired 或构造函数注入 ChatClient 或 EmbeddingClient。
“`java
@Service
public class AiService {

private final ChatClient chatClient;
private final EmbeddingClient embeddingClient;

public AiService(ChatClient chatClient, EmbeddingClient embeddingClient) {
    this.chatClient = chatClient;
    this.embeddingClient = embeddingClient;
}

public String generateResponse(String message) {
    return chatClient.call(message);
}

// ... 使用 embeddingClient 和 VectorStore

}
`` 4. **调用方法：** 直接调用ChatClient或EmbeddingClient` 对象提供的方法即可与 AI 模型进行交互。

对于 RAG 应用，你还需要配置和使用 VectorStore bean，例如初始化数据、执行查询等。Spring AI 提供了方便的抽象，使得集成不同的向量数据库变得非常便捷。

Spring AI 的应用场景

Spring AI 框架使得将 AI 能力集成到各种 Java 应用中变得可行且高效。典型的应用场景包括：

智能客服与助手： 构建能够理解用户问题、提供个性化回复的聊天机器人。结合 RAG，可以基于企业内部知识库提供更精准的回答。
内容生成： 自动生成文章摘要、产品描述、营销文案、邮件草稿等。
数据分析与报告： 利用 LLM 理解和解释数据，生成数据分析报告或总结。
语义搜索与推荐： 利用 embeddings 实现更智能的搜索功能，理解用户查询的意图，并基于内容相似性进行推荐。
智能问答系统： 构建能够回答特定领域问题（如技术文档、法律条文）的问答系统。
自动化工作流： 结合函数调用，让 LLM 驱动或参与到业务流程的自动化中，例如根据对话内容触发订单创建、查询库存等操作。

总结

Spring AI 是 Java 开发者迈入 AI 时代的一座重要桥梁。它继承了 Spring 框架的优良传统，通过提供统一的 API 和抽象层，极大地简化了人工智能模型在 Java 应用中的集成。无论是与大语言模型进行对话、生成 embeddings，还是构建复杂的 RAG 系统，Spring AI 都提供了强大而易用的工具集。

借助 Spring AI，Java 开发者可以专注于业务逻辑和用户体验，而不必深陷于底层 AI 服务 API 的复杂性。它使得在企业级 Java 应用中快速、灵活地引入 AI 能力成为可能，为构建下一代智能应用奠定了坚实的基础。随着 AI 技术的不断演进，Spring AI 也将持续发展，为 Java 生态带来更多创新和机会。如果你是 Java 开发者并希望将 AI 融入你的应用，Spring AI 无疑是值得你深入学习和使用的重要框架。