一文读懂 Spring AI：特性、使用及未来 – wiki基地

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一文读懂 Spring AI：特性、使用及未来

引言：AI浪潮下的企业级应用挑战

随着人工智能技术的飞速发展，特别是大型语言模型（LLMs）的崛起，越来越多的企业希望将AI能力融入到现有的业务应用中，以提升用户体验、自动化流程或创造新的价值。然而，将强大的AI模型与传统的企业级应用结合并非易事。开发者面临着诸多挑战：

  1. 模型多样性与供应商锁定： 市面上有众多AI模型（如OpenAI GPT系列、Google Gemini、Mistral、各种开源模型等），它们的API接口、调用方式各不相同。直接集成意味着需要为每个模型编写特定的代码，导致切换模型或增加供应商变得困难且成本高昂。
  2. 技术栈差异： AI模型的调用通常基于Python或其他AI生态工具，而企业级应用的核心往往是Java、Spring等技术栈。如何在两个生态之间高效、安全地进行数据交换和功能调用？
  3. 复杂的使用场景： 除了简单的问答，实际应用还需要处理复杂场景，如：
    • 如何将私有数据作为上下文提供给模型（即检索增强生成 RAG – Retrieval Augmented Generation）？
    • 如何让模型能够调用外部系统或功能（即函数调用 Function Calling）？
    • 如何结构化模型输出，使其能被程序自动解析和处理？
    • 如何进行流式输出以提升用户体验？
  4. 工程化与运维： 在生产环境中，还需要考虑配置管理、连接池、限流、监控、安全性等企业级应用的常见问题。

面对这些挑战，Spring社区自然地提出了解决方案：Spring AI。它旨在将AI能力以Spring开发者熟悉的方式引入Java和Spring生态，简化集成过程，降低技术门槛，让开发者能够专注于业务逻辑本身。

Spring AI 是什么？

Spring AI 是一个开源项目，它将AI（特别是LLMs和相关技术）的集成带入了Spring生态系统。其核心理念是：

  • 提供统一的抽象： 为不同AI模型供应商（如OpenAI, Azure OpenAI, Google, Mistral, Hugging Face 等）提供一套统一的编程接口。开发者可以使用相同的接口调用不同的模型，从而实现模型的可插拔和供应商的低耦合。
  • 集成Spring Ecosystem： 充分利用Spring框架的强大功能，如依赖注入、配置管理、自动化配置等，使AI能力的集成如同添加一个Spring Boot Starter一样简单自然。
  • 简化常见AI应用模式： 为检索增强生成（RAG）、函数调用、结构化输出等常见AI应用模式提供开箱即用的支持或简化实现方式。
  • 面向Java开发者： 让Java开发者能够无需深入了解复杂的AI底层细节，就能方便地在Spring应用中使用AI能力。

简单来说，Spring AI就像是AI领域的Spring Data或Spring Cloud，它为AI服务的调用提供了统一的入口和标准化的流程，屏蔽了底层差异。

Spring AI 的核心特性 (Features)

Spring AI 提供了一系列核心特性，旨在简化AI应用的开发：

  1. 模型抽象与供应商支持：

    • ChatClient： 这是与聊天模型（LLMs）交互的核心接口。你可以用它发送文本提示（Prompt），获取模型的文本响应。Spring AI 为不同的供应商（OpenAI, Azure OpenAI, Google AI, Mistral AI, Hugging Face, Ollama 等）提供了具体的实现，你可以通过简单的配置切换使用哪个供应商和模型。
    • EmbeddingClient： 用于生成文本的向量嵌入（Embeddings）。向量嵌入是表示文本语义的数值向量，对于实现语义搜索、文本相似度计算、聚类以及RAG等应用至关重要。Spring AI 同样为不同的供应商提供了统一的EmbeddingClient接口实现。
    • **强大的供应商支持： Spring AI 社区积极支持主流的AI模型和平台，包括：
      • OpenAI
      • Azure OpenAI
      • Google AI (Gemini)
      • Mistral AI
      • Hugging Face (通过API或本地模型)
      • Ollama (用于本地运行各种开源模型)
      • 各种向量数据库（见下文）
      • 未来还将继续增加支持。

  2. 提示工程支持 (Prompt Engineering)：

    • PromptTemplate： 提供了一种结构化的方式来构建提示。你可以定义带有占位符的模板，然后使用具体的值填充这些占位符，从而动态地生成提示内容。这有助于管理复杂的提示，并在代码中保持提示的可读性和可维护性。它支持Spring的StringTemplate等多种模板引擎。
    • Prompt对象： 除了简单的字符串提示，Spring AI提供了Prompt对象，允许你包含更丰富的信息，如系统消息（System Message）、用户消息（User Message）、函数调用（Function Calls）等，更好地指导模型行为。

  3. 检索增强生成 (RAG) 支持：

    • RAG是一种强大的模式，它允许模型利用外部知识库来回答问题，而不是仅依赖其训练数据。Spring AI通过以下组件简化RAG的实现：
    • VectorStore： 这是用于存储和查询向量嵌入的接口。你可以将你的文档、数据或其他文本内容转换为向量嵌入，然后存储到VectorStore中。当用户提出问题时，你可以将问题也转换为向量，在VectorStore中进行相似性搜索，检索出与问题最相关的原始文档片段（上下文）。
    • **多种向量数据库集成： Spring AI 为多种主流的向量数据库提供了VectorStore的实现，包括：
      • Pinecone
      • Weaviate
      • Chroma
      • Milvus
      • PostgreSQL (pgvector)
      • Redis (RediSearch)
      • Qdrant
      • 等等。
    • **RAG 工作流简化： Spring AI 提供了将检索到的上下文自动添加到发送给LLM的提示中的机制，使得构建RAG流程更加顺畅。

  4. 函数调用 (Function Calling)：

    • 许多现代LLMs支持函数调用能力，即模型在处理提示时能够识别出用户意图需要调用外部工具或服务来完成，然后返回一个结构化的调用描述（例如，一个JSON对象包含函数名和参数）。Spring AI 提供了机制来：
      • 向模型注册应用中可用的函数（通常是Java方法）。
      • 处理模型返回的函数调用请求。
      • 执行相应的Java方法。
      • 将函数执行结果返回给模型，供模型继续生成最终响应。这使得构建能够与外部系统交互的智能应用成为可能，例如，查询天气、预订机票、获取实时股票价格等。

  5. 结构化输出解析 (Output Parsing)：

    • LLMs通常返回自由格式的文本。但在很多应用场景中，我们需要模型返回特定格式的数据，例如JSON、XML或某个特定的POJO结构。Spring AI 提供了OutputParser接口和一些实用工具，可以指导模型生成特定格式的输出，并帮助开发者将模型返回的文本解析成Java对象，极大地简化了模型输出的处理。

  6. 流式处理 (Streaming)：

    • 对于聊天应用，实时显示模型的响应通常比等待整个响应生成完毕再一起返回更能提升用户体验。Spring AI 的ChatClient接口支持流式输出，允许你以响应式的方式（如使用Reactor或Kotlin Coroutines）处理模型渐进返回的文本片段。

  7. 可观察性支持：

    • 与Spring生态的其他部分一样，Spring AI 也考虑了可观察性。它可以与Spring Boot Actuator、Micrometer 等集成，以便监控AI调用的性能、延迟、错误率等指标。

  8. 集成Spring Boot：

    • Spring AI 提供了Spring Boot Starter，通过Maven或Gradle依赖轻松引入。利用Spring Boot的自动化配置能力，只需少量配置（如API Key和模型名称）即可快速启动AI应用的开发。

Spring AI 的使用 (Usage)

使用 Spring AI 通常遵循以下几个步骤：

  1. 添加依赖： 在你的Spring Boot项目的pom.xml (Maven) 或 build.gradle (Gradle) 中添加 Spring AI 的Starter依赖以及你计划使用的AI模型提供商或向量数据库的依赖。
    xml
    <!-- Maven Example for OpenAI -->
    <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version> <!-- Use the latest version -->
    </dependency>
    <!-- If using a Vector Store, add its dependency -->
    <!-- <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-pinecone-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
    </dependency> -->
    或者
    gradle
    // Gradle Example for OpenAI
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai-spring-boot-starter:0.8.1' // Use the latest version
    // If using a Vector Store, add its dependency
    // implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-pinecone-spring-boot-starter:0.8.1'

  2. 配置： 在application.properties或application.yml中配置AI模型提供商相关的属性，最常见的是API Key和默认模型名称。
    properties
    # Example for OpenAI
    spring.ai.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY}
    spring.ai.openai.chat.model=gpt-4o # Or gpt-3.5-turbo, etc.
    spring.ai.openai.embedding.model=text-embedding-ada-002 # Or other embedding models
    或者
    yaml
    # Example for Google AI
    spring:
    ai:
    google:
    vertex: # Or google:ai
    api-key: ${GOOGLE_API_KEY}
    chat:
    model: gemini-pro
    embedding:
    model: embedding-001
    如果你使用了向量数据库，也需要配置其连接信息。

  3. 注入和使用 ChatClient 或 EmbeddingClient： 在你的Spring组件（如Service、Controller、Component等）中注入ChatClient或EmbeddingClient bean。Spring Boot Auto-configuration 会根据你的依赖和配置自动创建这些bean。

    • 基本聊天交互：
      “`java
      import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
      import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
      import org.springframework.stereotype.Service;

      @Service
      public class MyChatService {

      private final ChatClient chatClient;

@Autowired
public MyChatService(ChatClient chatClient) {
    this.chatClient = chatClient;
}

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

      }
      “`

    • 使用 PromptTemplate：
      “`java
      import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
      import org.springframework.ai.chat.prompt.PromptTemplate;
      import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
      import org.springframework.stereotype.Service;
      import java.util.Map;

      @Service
      public class TemplatedChatService {

      private final ChatClient chatClient;

@Autowired
public TemplatedChatService(ChatClient chatClient) {
    this.chatClient = chatClient;
}

public String askAboutTopic(String topic) {
    PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("Tell me a fun fact about {topic}");
    promptTemplate.add("topic", topic);
    return chatClient.call(promptTemplate.create());
}

      }
      ``
      你也可以创建更复杂的      Prompt` 对象，包含系统消息和用户消息等。

    • 使用 EmbeddingClient 生成嵌入：
      “`java
      import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingClient;
      import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingResponse;
      import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
      import org.springframework.stereotype.Service;
      import java.util.List;

      @Service
      public class EmbeddingService {

      private final EmbeddingClient embeddingClient;

@Autowired
public EmbeddingService(EmbeddingClient embeddingClient) {
    this.embeddingClient = embeddingClient;
}

public List<Double> getEmbedding(String text) {
    EmbeddingResponse response = embeddingClient.embedForResponse(List.of(text));
    return response.getOutput().get(0).getEmbedding();
}

      }
      “`

    • 实现 RAG (Retrieval Augmented Generation)： 这是一个更复杂的流程，通常涉及以下步骤：

      1. 数据加载和分块： 读取你的文档（PDF, TXT等），并将其分割成较小的文本块。Spring AI提供了一些文档加载器和分块器工具。
      2. 生成嵌入并存储到 VectorStore： 使用 EmbeddingClient 为每个文本块生成向量嵌入，并使用 VectorStore 的实现将文本块及其对应的向量存储到向量数据库中。
      3. 处理用户查询： 当用户输入一个查询（问题）时，使用 EmbeddingClient 生成该查询的向量。
      4. 检索相关文档块： 使用 VectorStore 根据查询向量在向量数据库中进行相似性搜索，检索出与查询最相关的顶部N个文本块。
      5. 构建增强提示： 将用户查询和检索到的相关文本块作为上下文，构建一个新的提示发送给 ChatClient。提示通常会指示模型根据提供的上下文来回答问题。
      6. 调用 ChatClient 获取回答： 发送增强后的提示给 ChatClient，获取最终的回答。

      Spring AI 提供了辅助类来简化这个流程的各个环节，例如，你可以注入一个配置好的 VectorStore bean，然后调用其 add 方法存储文档，调用 similaritySearch 方法检索。在构建Prompt时，可以使用PromptTemplate结合检索到的上下文。

    • 实现函数调用：

      1. 定义Java方法，通常带有特定注解（如@FunctionCallback或通过FunctionCallbackWrapper包装）。
      2. 将这些函数注册到 ChatClient 的配置中。
      3. 当调用 chatClient.call() 时，如果模型决定调用某个函数，Spring AI 会自动找到对应的Java方法并执行。

    • 处理结构化输出：

      1. 定义一个POJO类，代表期望的输出结构。
      2. 使用 OutputParser（例如 BeanOutputParser 或 ListOutputParser）来指导模型生成JSON或XML等格式的输出，并帮助你将模型返回的字符串解析到POJO对象中。

  4. 运行你的Spring Boot应用： 像往常一样启动你的Spring Boot应用。AI功能现在已经集成到你的服务中了。

Spring AI 的未来 (Future)

Spring AI 作为一个相对年轻的项目，其未来发展充满潜力。以下是一些可能的发展方向和趋势：

  1. 更广泛的模型和供应商支持： 社区将持续增加对新的AI模型、平台和API的支持，包括更多开源模型、特定领域的模型以及新兴的AI服务提供商，进一步增强其供应商无关性。
  2. 增强的RAG能力： 未来可能会看到对更复杂的RAG策略的支持，例如：
    • 更智能的文档分块和元数据处理。
    • 多模态数据的RAG（结合文本、图像、音频等）。
    • 更灵活的检索和排名算法。
    • 与Spring Data、Spring Integration等项目的深度集成，简化数据源的接入。
  3. 高级AI模式支持：
    • Agent 框架： 可能会提供更高级的抽象或子项目，用于构建AI Agent应用，这些Agent能够自主地进行规划、使用工具（函数调用）、记忆和学习，以完成更复杂的任务。
    • 多模态支持： 随着多模态模型的普及，Spring AI 可能会增加对处理和生成图像、音频、视频等非文本数据的API支持。
    • 长上下文处理： 随着模型上下文窗口的增大，可能会提供更高效的方式来管理和处理超长文本。
  4. 改进的开发体验：
    • 更好的错误处理和调试机制。
    • 可能集成到Spring Tools Suite (STS) 或其他IDE中，提供更直观的开发工具和可视化界面。
    • 更完善的文档、示例和教程。
  5. 企业级特性增强：
    • 更强大的安全性集成，如认证、授权、数据加密等。
    • 对分布式和高可用部署的支持。
    • 与Spring Cloud生态的进一步整合，例如，用于构建AI驱动的微服务。
    • 成本管理和优化工具的潜在探索。
  6. 社区与生态系统的成长： 随着项目的成熟，将吸引更多的开发者和贡献者，形成一个活跃的社区，推动项目的快速迭代和功能完善。第三方库和扩展也可能涌现，为特定的AI任务或垂直领域提供支持。

总的来说，Spring AI 的未来将继续围绕其核心目标：简化AI集成、提供抽象、融入Spring生态，并不断探索和支持新的AI技术和应用模式。它有望成为Java和Spring开发者构建智能应用的基石。

结论

大型语言模型和生成式AI正在改变软件开发的格局。Spring AI 及时地抓住了这一趋势，为Java和Spring开发者提供了一个强大、灵活且熟悉的框架，用于将AI能力无缝地集成到他们的应用中。

通过提供统一的 ChatClient 和 EmbeddingClient 抽象，丰富的供应商支持，以及对RAG、函数调用、结构化输出等关键AI应用模式的简化支持，Spring AI 极大地降低了AI集成的门槛。开发者可以利用他们已有的Spring知识和技能，快速构建出功能丰富的智能应用，同时避免了供应商锁定，并能方便地应对AI技术的快速演进。

无论是构建一个智能客服机器人、一个内容生成工具、一个具备语义搜索能力的文档系统，还是其他任何需要AI赋能的应用，Spring AI都提供了一条清晰、高效的路径。

如果你是一名Java或Spring开发者，对将AI集成到你的应用中感兴趣，那么 Spring AI 绝对值得你深入了解和尝试。它不仅能够提升你的开发效率，更能帮助你在AI时代构建出更具竞争力的企业级应用。立即开始使用Spring AI，拥抱智能应用的未来吧！

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