一、项目背景与技术选型

随着AI技术的普及，基于大模型的对话系统已成为企业智能服务的基础设施。本文以Spring AI框架为核心，结合主流大模型服务（如某云厂商提供的NLP模型），构建一个支持多轮对话、上下文管理的简易聊天系统。

技术栈选择：

Spring AI：提供与大模型服务交互的抽象层，支持多模型适配（如本地模型、云端API）
Spring Boot 3.x：快速构建微服务架构
WebSocket：实现实时双向通信
Redis：存储对话上下文与会话状态
前端框架：Vue.js或React实现用户界面

核心优势：

模型解耦：通过Spring AI的AiClient接口，可无缝切换不同大模型服务
上下文管理：内置对话状态跟踪，支持多轮复杂对话
扩展性：支持插件式功能扩展（如敏感词过滤、情绪分析）

二、系统架构设计

1. 分层架构

┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│   Web层    │←→│  服务层     │←→│  模型层     │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘
       ↑                   ↑                   ↑
┌─────────────────────────────────────────────┐
│           持久层（Redis/DB）                 │
└─────────────────────────────────────────────┘

Web层：处理HTTP/WebSocket请求，验证输入合法性
服务层：实现对话逻辑、上下文管理、异常处理
模型层：通过Spring AI调用大模型API，处理Prompt工程
持久层：存储对话历史、用户偏好等数据

2. 关键组件

ChatController：接收用户消息，返回模型响应
ConversationService：管理对话上下文，处理多轮对话
ModelAdapter：封装不同大模型服务的调用细节
SessionManager：维护WebSocket连接与会话状态

三、核心功能实现

1. 初始化Spring AI配置

@Configuration
public class AiConfig {
    @Bean
    public AiClient aiClient(AiProperties properties) {
        return AiClient.builder()
            .messageProvider(new HttpMessageProvider(properties.getEndpoint(), properties.getApiKey()))
            .promptTemplate("用户: {{input}}\nAI: ")
            .build();
    }
}

配置大模型服务的API端点与认证信息
定义Prompt模板，控制模型输出格式

2. 对话服务实现

@Service
public class ChatService {
    @Autowired
    private AiClient aiClient;
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
    public ChatResponse processMessage(String sessionId, String message) {
        // 从Redis获取上下文
        String context = redisTemplate.opsForValue().get("chat:" + sessionId + ":context");
        // 构建完整Prompt
        String prompt = context != null ? 
            context + "\n用户: " + message : 
            "用户: " + message;
        // 调用模型
        AiMessage response = aiClient.generate(prompt);
        // 更新上下文（简化示例）
        if (response.getContent().contains("?")) {
            redisTemplate.opsForValue().set("chat:" + sessionId + ":context", prompt);
        } else {
            redisTemplate.delete("chat:" + sessionId + ":context");
        }
        return new ChatResponse(response.getContent());
    }
}

使用Redis存储对话上下文，支持中断后恢复
根据模型响应动态更新上下文状态

3. WebSocket实时通信

@ServerEndpoint("/chat/{sessionId}")
public class ChatEndpoint {
    @Autowired
    private ChatService chatService;
    @OnMessage
    public void onMessage(String message, Session session) {
        String sessionId = session.getPathParameters().get("sessionId");
        ChatResponse response = chatService.processMessage(sessionId, message);
        session.getBasicRemote().sendText(response.getContent());
    }
}

通过路径参数绑定会话ID
异步处理消息，避免阻塞WebSocket连接

四、优化与扩展

1. 性能优化

模型调用批处理：合并短时间内多条请求，减少API调用次数
缓存常用响应：对高频问题（如”你好”）建立本地缓存
异步日志记录：使用@Async将日志写入数据库，避免阻塞主流程

2. 功能扩展

多模型支持：通过配置切换不同大模型服务
```java
public interface ModelAdapter {
String generate(String prompt);
}

@Service(“modelA”)
public class ModelAAdapter implements ModelAdapter {
@Override
public String generate(String prompt) {
// 调用模型A的API
}
}

- **敏感词过滤**：集成第三方内容安全服务
- **多语言支持**：通过Prompt指定目标语言
## 3. 异常处理
- **模型调用失败**：自动重试3次，超时后返回友好提示
- **输入验证**：拒绝空消息、超长文本（>1024字符）
- **会话超时**：30分钟无交互后自动清理Redis数据
# 五、部署与监控
## 1. 容器化部署
```dockerfile
FROM eclipse-temurin:17-jdk-alpine
COPY target/chat-app.jar app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

使用Docker Compose编排服务与Redis
配置健康检查端点（/actuator/health）

2. 监控指标

Prometheus：采集QPS、响应时间、模型调用成功率
Grafana：可视化对话量趋势、错误率分布
日志告警：对连续失败请求触发告警

六、最佳实践

Prompt工程：
- 明确角色设定（如”你是一个乐于助人的AI助手”）
- 限制输出格式（如”用JSON返回：{\”answer\”: \”…\”}”）
- 示例引导：提供少量示例增强输出一致性
安全考虑：
- 输入消毒：转义特殊字符，防止Prompt注入
- 输出过滤：屏蔽敏感信息（如电话号码、邮箱）
- 速率限制：防止API滥用
成本优化：
- 选择按需付费的模型服务
- 设置合理的上下文窗口大小
- 监控并优化Token使用量

七、总结

本文通过Spring AI框架与通用大模型服务的结合，实现了一个可扩展的简易聊天系统。核心价值在于：

技术解耦：通过抽象层隔离具体模型实现
状态管理：内置上下文跟踪支持复杂对话
实时交互：WebSocket实现低延迟通信

开发者可基于此架构进一步扩展功能，如接入多模态交互、构建行业垂直领域对话系统等。实际部署时，建议结合云服务提供的模型托管与监控工具，降低运维复杂度。

基于Spring AI与通用大模型服务的简易聊天项目实践