使用 Spring AI：为 Java 开发者打造的 AI 集成框架 – wiki基地

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Spring AI：赋能 Java 开发者，拥抱 AI 新纪元的利器

引言：AI 浪潮席卷，Java 开发何去何从？

人工智能（AI），特别是大型语言模型（LLM）的崛起，正以前所未有的速度和深度重塑着软件开发行业。从智能客服、代码自动生成到复杂的数据分析和内容创作，AI 的应用场景日益广泛，为产品创新和服务优化带来了无限可能。然而，对于庞大的 Java 开发者群体而言，如何将这些强大的 AI 能力无缝、高效地集成到他们熟悉的、基于 Spring 生态构建的企业级应用中，一直是一个挑战。

传统的 AI 集成方式往往涉及复杂的 SDK 调用、繁琐的 API 对接、异构的数据格式处理以及缺乏统一的编程模型，这不仅增加了开发成本和时间，也降低了代码的可维护性和可移植性。开发者需要花费大量精力处理与核心业务逻辑无关的底层 AI 交互细节，这无疑阻碍了 AI 技术在 Java 应用中的快速落地和普及。

正是在这样的背景下，Spring AI 应运而生。作为 Spring 家族的新成员，Spring AI 旨在为 Java 开发者提供一个熟悉、简洁、强大且高度统一的框架，以简化 AI 功能的集成，让开发者能够像使用 Spring Data 操作数据库、Spring MVC 构建 Web 应用一样，轻松地将 AI 能力融入到 Spring 应用中。

什么是 Spring AI？

Spring AI 是一个由 Spring 团队发起并积极开发的开源项目，其核心目标是将 AI 功能的集成“Spring 化”。它并非要重新发明 AI 模型本身，而是专注于提供一个高级抽象层，屏蔽底层不同 AI 服务提供商（如 OpenAI、Azure OpenAI, Hugging Face, Google Vertex AI/Gemini, Ollama 等）的 API 差异和复杂性。

可以将其类比为 Spring Data 对于数据访问的意义。Spring Data 提供了 JpaRepository、MongoRepository 等统一的接口，让开发者无需关心底层是 MySQL、PostgreSQL 还是 MongoDB，就能以一致的方式进行数据持久化操作。同样地，Spring AI 提供了如 ChatClient、EmbeddingClient 等核心接口，让开发者可以使用统一的 API 与不同的 AI 模型进行交互，无论是进行文本生成、聊天对话、还是计算文本向量（Embeddings）。

Spring AI 的核心价值与优势

Spring AI 的出现，为 Java 开发者集成 AI 功能带来了诸多显著优势：

  1. 简化的抽象与统一的编程模型 (Simplified Abstraction & Unified Programming Model): 这是 Spring AI 最核心的价值。它定义了一套清晰、简洁的接口和类，用于处理常见的 AI 任务，如：

    • 聊天与文本生成: 通过 ChatClient 接口，开发者可以用一致的方式向不同的 LLM 发送请求并获取响应，无论是 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini 还是本地运行的 Ollama 模型。
    • 文本嵌入 (Embeddings): EmbeddingClient 接口提供了计算文本向量表示的标准方法，这对于实现语义搜索、推荐系统、文档聚类等功能至关重要。
    • 提示词工程 (Prompt Engineering): Prompt 和 PromptTemplate 类简化了构建动态、结构化提示词的过程，这是与 LLM 高效交互的关键。
    • 输出解析 (Output Parsing): OutputParser 接口及其实现类，能够将 AI 模型返回的非结构化文本（通常是字符串）自动转换为结构化的 Java 对象（POJOs、List、Map 等），极大地方便了后续的业务处理。

  2. 可移植性与供应商无关性 (Portability & Vendor Independence): 由于 Spring AI 提供了统一的抽象层，开发者编写的应用代码不直接依赖于某个特定的 AI 服务提供商。这意味着，如果未来需要更换 AI 模型或供应商（例如从 OpenAI 切换到 Azure OpenAI，或者使用本地模型），往往只需要修改配置文件（如 application.properties 或 application.yml），而无需大规模改动业务代码。这大大增强了应用的可移植性和面向未来的适应性。

  3. 深度融入 Spring 生态 (Deep Integration with Spring Ecosystem): 作为 Spring 家族的一员，Spring AI 天然地与 Spring Boot、Spring Framework 的核心特性紧密集成。

    • 依赖注入 (Dependency Injection): 可以轻松地通过 @Autowired 或构造函数注入 ChatClient、EmbeddingClient 等核心组件。
    • 配置管理 (Configuration Management): AI 模型的 API Key、端点 URL、模型名称、温度（temperature）、最大令牌数（max tokens）等参数，都可以通过 Spring Boot 的标准配置文件进行管理，支持 profile 化配置。
    • 自动配置 (Auto-configuration): Spring AI 提供了丰富的自动配置类，能够根据类路径下的依赖和配置文件，自动装配和配置所需的 AI 客户端实例。
    • 与其他 Spring 项目集成: 可以方便地与 Spring WebFlux（处理流式响应）、Spring Batch（批量处理 AI 任务）、Spring Integration（构建 AI 驱动的消息流）等项目结合使用。

  4. 提升开发者生产力 (Increased Developer Productivity): 通过屏蔽底层复杂性、提供统一接口和利用 Spring 生态的便利性，Spring AI 让开发者能够将更多精力聚焦于核心业务逻辑的实现，而不是花费在繁琐的 AI SDK 对接和数据转换上。熟悉的 Spring 编程模式也降低了学习曲线。

  5. 增强的可测试性 (Enhanced Testability): 由于依赖于接口而非具体实现，开发者可以更容易地在单元测试或集成测试中 Mock 或 Stub ChatClient、EmbeddingClient 等组件，从而实现对业务逻辑的有效测试，而无需真正调用外部 AI 服务（这通常是缓慢且昂贵的）。

  6. 标准化 AI 集成模式 (Standardized AI Integration Patterns): Spring AI 正在逐步引入和标准化一些常见的 AI 应用模式，例如：

    • 检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation – RAG): 这是目前 LLM 应用中最重要和最常见的模式之一。RAG 允许 LLM 在生成响应时，参考外部知识库（通常存储在向量数据库中）的最新或特定领域信息，以减少“幻觉”并提高答案的相关性和准确性。Spring AI 提供了对向量数据库（如 ChromaDB, Pinecone, Redis, PostgreSQL/pgvector 等）的抽象 (VectorStore) 和 RAG 流程的支持。
    • 函数调用/工具使用 (Function Calling / Tool Use): 让 LLM 能够根据用户请求，决定调用外部的 API 或工具（例如查询实时天气、预订机票、操作数据库等），并将结果整合到最终响应中。Spring AI 提供了相应支持，使 Java 方法能被 LLM “看见”和调用。

Spring AI 的核心概念与组件详解

要深入理解 Spring AI，需要掌握其几个关键的概念和组件：

  1. AI 客户端 (AiClient及其子接口):

    • ChatClient: 用于与支持聊天模式的 AI 模型进行交互。核心方法通常是 call(Prompt prompt) 或 stream(Prompt prompt)，分别用于获取单次响应或流式响应。
    • EmbeddingClient: 用于将文本转换为向量表示（Embeddings）。核心方法通常是 embed(String text) 或 embed(List<String> texts)。

  2. 提示 (Prompt):

    • 封装了发送给 AI 模型的输入。它通常包含一个或多个 Message 对象。
    • Message 可以是 SystemMessage (设定 AI 角色的指令)、UserMessage (用户的输入) 或 AssistantMessage (AI 之前的回复，用于维持对话上下文)。

  3. 提示模板 (PromptTemplate):

    • 用于创建动态提示的强大工具。类似于模板引擎（如 Thymeleaf 或 Mustache），允许定义包含占位符（如 {topic} 或 {question}）的提示文本。
    • 在运行时，可以通过提供一个 Map 将占位符替换为实际值，生成最终的 Prompt 对象。这使得提示的构建更加灵活和可复用。
    • 示例：PromptTemplate template = new PromptTemplate("请给我写一个关于 {topic} 的简短故事。"); Map<String, Object> model = Map.of("topic", "太空探索"); Prompt prompt = template.create(model);

  4. AI 响应 (AiResponse / ChatResponse):

    • 封装了从 AI 模型接收到的响应。
    • ChatResponse 通常包含一个 Generation 列表（因为模型可能返回多个候选结果），每个 Generation 包含实际的响应内容 (output().getContent()) 以及可能的元数据（如结束原因 finishReason、token 使用情况等）。

  5. 输出解析器 (OutputParser<T>):

    • 这是 Spring AI 中一个非常有用的特性。AI 模型的原始输出通常是字符串，但应用程序通常需要结构化的数据。
    • OutputParser 负责将 AI 返回的字符串内容解析成指定的 Java 类型 T。
    • Spring AI 提供了多种内置的解析器，如：
      • BeanOutputParser<T>: 将 JSON 格式的字符串响应解析为指定的 Java Bean（POJO）。开发者需要在提示中明确指示 AI 以 JSON 格式输出。
      • ListOutputParser: 将逗号分隔的列表字符串解析为 List<String>。
      • MapOutputParser: 将类似 key: value 的多行字符串解析为 Map<String, String>。
    • 开发者也可以实现自定义的 OutputParser 来处理更复杂的解析逻辑。

  6. 模型特定实现:

    • Spring AI 为不同的 AI 服务商提供了具体的 ChatClient 和 EmbeddingClient 实现。例如：
      • spring-ai-openai-starter: 集成 OpenAI API。
      • spring-ai-azure-openai-starter: 集成 Azure OpenAI 服务。
      • spring-ai-huggingface-starter: 集成 Hugging Face 推理端点。
      • spring-ai-ollama-starter: 集成在本地运行的 Ollama 服务（支持 Llama、Mistral 等模型）。
      • spring-ai-vertex-ai-gemini-starter: 集成 Google Vertex AI Gemini 模型。
    • 开发者只需在项目中添加相应的 starter 依赖，并在配置文件中提供必要的凭证和模型参数即可。

  7. 向量存储 (VectorStore):

    • 用于存储和检索文本 Embeddings 的数据库。这是实现 RAG 的关键组件。
    • Spring AI 提供了对多种向量数据库的统一接口抽象，如 ChromaVectorStore, PineconeVectorStore, RedisVectorStore, PgVectorStore 等。
    • 核心操作包括 add(List<Document> documents)（将文本及其 Embeddings 存入）和 similaritySearch(String query, int k)（根据查询文本的 Embedding，查找最相似的 k 个文档）。
    • Document 对象通常包含文本内容和可选的元数据。在添加文档时，如果 VectorStore 配置了 EmbeddingClient，它会自动计算文本的 Embedding。

  8. 检索器 (Retriever):

    • 在 RAG 流程中，负责根据用户查询从 VectorStore 中检索相关文档。VectorStoreRetriever 是一个常见的实现。

实践：一个简单的 Spring AI 应用示例

让我们构思一个简单的场景：创建一个 Spring Boot 应用，提供一个 API 端点，接收用户的问题，然后使用 Spring AI 调用 OpenAI 的模型来回答。

  1. 添加依赖 (Maven):
    xml
    <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-starter</artifactId>
    <!-- 使用最新的 Spring AI 版本 -->
    <version>${spring-ai.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

  2. 配置 application.properties:
    properties
    spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY
    spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-3.5-turbo # 或者 gpt-4 等
    spring.ai.openai.chat.options.temperature=0.7

  3. 创建 Service:
    “`java
    import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
    import org.springframework.stereotype.Service;

    @Service
    public class SimpleAiService {

    private final ChatClient chatClient;

// 通过构造函数注入自动配置好的 ChatClient
public SimpleAiService(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
    this.chatClient = chatClientBuilder.build();
}

public String getAnswer(String question) {
    // 直接使用 ChatClient 进行调用
    return chatClient.prompt()
            .user(question) // 设置用户消息
            .call()         // 发起调用
            .content();     // 获取响应内容字符串
}

// 示例：使用 PromptTemplate 和 OutputParser
// public SomePojo getStructuredAnswer(String topic) {
//     var outputParser = new BeanOutputParser<>(SomePojo.class);
//     String format = outputParser.getFormat(); // 获取期望的 JSON 格式描述
//     String userMessage = """
//             请根据主题 "{topic}" 生成一个结构化的信息。
//             请严格按照以下 JSON 格式返回:
//             {format}
//             """;
//     PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(userMessage, Map.of("topic", topic, "format", format));
//     Prompt prompt = promptTemplate.create();
//
//     ChatResponse response = chatClient.call(prompt);
//
//     return outputParser.parse(response.getResult().getOutput().getContent());
// }

    }
    ``
    *注意：上面的    getStructuredAnswer方法展示了如何结合PromptTemplate和BeanOutputParser来获取结构化输出，实际使用时需要定义SomePojo` 类。*

  4. 创建 Controller:
    “`java
    import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

    @RestController
    public class AiController {

    private final SimpleAiService simpleAiService;

public AiController(SimpleAiService simpleAiService) {
    this.simpleAiService = simpleAiService;
}

@GetMapping("/ask")
public String askQuestion(@RequestParam String question) {
    return simpleAiService.getAnswer(question);
}

    }
    “`

通过以上简单的几步，我们就构建了一个能够与 OpenAI 模型交互的 Spring Boot 应用。切换到 Azure OpenAI 或其他支持的模型，只需更改依赖和配置文件即可。

进阶应用与 RAG 示例

Spring AI 的能力远不止于此。一个更典型的企业级应用场景是 RAG。假设我们有一个包含产品文档的向量数据库，我们希望用户提问时，AI 能基于这些文档来回答。

  1. 添加 Vector Store 依赖 (例如 ChromaDB):
    xml
    <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-chroma-store-starter</artifactId>
    <version>${spring-ai.version}</version>
    </dependency>

  2. 配置 Vector Store:
    properties
    spring.ai.vectorstore.chroma.client.host=localhost # ChromaDB 服务地址
    spring.ai.vectorstore.chroma.client.port=8000
    spring.ai.vectorstore.chroma.collection.name=product_docs
    # 可能还需要配置 EmbeddingClient，如果 VectorStore 需要它来自动生成 Embedding
    spring.ai.openai.embedding.options.model=text-embedding-ada-002

  3. 数据加载 (一次性或定期执行):
    “`java
    // 假设有一个 DocumentReader 读取文档内容
    List documents = documentReader.load();
    // 注入 VectorStore
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    // 注入 EmbeddingClient (如果需要手动嵌入或 VectorStore 未配置自动嵌入)
    // @Autowired private EmbeddingClient embeddingClient;

    // 添加文档到向量数据库，Spring AI 会负责计算 Embeddings (如果配置了)
    vectorStore.add(documents);
    “`

  4. 实现 RAG Service:
    “`java
    import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
    import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
    import org.springframework.ai.chat.prompt.SystemPromptTemplate;
    import org.springframework.ai.document.Document;
    import org.springframework.ai.vectorstore.SearchRequest;
    import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    import java.util.stream.Collectors;

    @Service
    public class RagService {

    private final ChatClient chatClient;
private final VectorStore vectorStore;

private final String systemPromptTemplate = """
        你是一个乐于助人的 AI 助手。
        请根据下面提供的上下文信息来回答用户的问题。
        如果上下文信息没有包含答案，请说明你不知道，不要编造信息。

        上下文信息:
        {context}
        """;

public RagService(ChatClient.Builder chatClientBuilder, VectorStore vectorStore) {
    this.chatClient = chatClientBuilder.build();
    this.vectorStore = vectorStore;
}

public String answerBasedOnDocs(String userQuestion) {
    // 1. 从向量数据库检索相关文档
    SearchRequest searchRequest = SearchRequest.query(userQuestion).withTopK(3); // 查找最相关的3个文档块
    List<Document> similarDocuments = vectorStore.similaritySearch(searchRequest);
    String context = similarDocuments.stream()
                                  .map(Document::getContent)
                                  .collect(Collectors.joining("\n---\n")); // 将文档内容拼接成上下文

    // 2. 构建包含上下文的系统提示
    var systemMessage = new SystemPromptTemplate(systemPromptTemplate)
                                .createMessage(Map.of("context", context));

    // 3. 创建用户消息
    var userMessage = new org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage(userQuestion);

    // 4. 构建最终的 Prompt
    Prompt prompt = new Prompt(List.of(systemMessage, userMessage));

    // 5. 调用 ChatClient 获取答案
    return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();
}

    }
    ``
    这个例子清晰地展示了 RAG 的流程：检索 -> 增强提示 -> 生成。Spring AI 的    VectorStore和ChatClient` 协同工作，简化了整个过程。

挑战与未来展望

尽管 Spring AI 带来了巨大的便利，但在使用过程中也需要注意一些挑战：

  • API 成本与延迟: 调用外部 AI 服务通常需要付费，且网络延迟可能影响应用性能。需要合理设计调用策略，考虑缓存、重试和异步处理。
  • 模型局限性: LLM 可能产生不准确或带有偏见的信息（“幻觉”）。RAG 是缓解该问题的重要手段，但仍需对 AI 的输出进行审视和验证。
  • 安全性: API Key 的安全管理至关重要。此外，需要防范提示注入（Prompt Injection）等针对 LLM 的攻击。
  • 框架成熟度: Spring AI 作为一个相对较新的项目，仍在快速发展中，API 可能会有变化。建议关注官方文档和社区更新。

展望未来，Spring AI 有望在以下方面继续发展：

  • 支持更多 AI 模型和服务: 持续增加对新兴 AI 提供商和开源模型的支持。
  • 多模态能力: 集成处理图像、音频等多种数据类型的 AI 模型。
  • Agent 和 Function Calling 增强: 提供更高级的抽象来构建能够自主规划和执行复杂任务的 AI 代理。
  • 与模型微调 (Fine-tuning) 的集成: 虽然 Spring AI 本身不直接做微调，但可能会提供与微调流程或使用微调模型的更好集成。
  • 更丰富的工具和最佳实践: 随着社区的壮大，将涌现更多围绕 Spring AI 的工具库、示例项目和成熟的最佳实践。

结论：拥抱 Spring AI，释放 Java 应用的 AI 潜能

Spring AI 巧妙地将强大的 AI 能力融入到了 Java 开发者最为熟悉的 Spring 生态系统中。它通过提供简洁统一的抽象、实现跨供应商的可移植性、利用 Spring 的核心优势，极大地降低了 Java 应用集成 AI 功能的门槛。无论是构建简单的智能问答、文本生成，还是实现复杂的 RAG 应用和 AI Agent，Spring AI 都提供了一个坚实、高效且可扩展的基础。

对于广大的 Java 开发者而言，Spring AI 不仅仅是一个新的框架，更是拥抱 AI 新纪元、提升应用价值、激发创新潜能的关键钥匙。随着 AI 技术的持续演进和 Spring AI 的不断完善，我们可以预见，它将在未来的 Java 企业级应用开发中扮演越来越重要的角色。现在，正是开始学习和探索 Spring AI，为你的应用插上 AI 翅膀的最佳时机。

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