Spring AI初识：快速构建AI应用的开发指南

一、Spring AI框架概述：为何选择它？

Spring AI是Spring生态中针对人工智能场景的扩展框架，其核心目标是为开发者提供标准化、模块化的AI开发能力，避免重复造轮子。它通过集成主流AI模型（如大语言模型、图像识别模型等），结合Spring Boot的快速启动特性，显著降低AI应用的开发门槛。

关键优势

统一抽象层：封装不同AI服务商的API差异，开发者可通过统一接口调用多种模型。
生态兼容性：无缝集成Spring Security、Spring Data等组件，快速构建安全、可扩展的AI应用。
开发效率：基于注解和配置驱动的开发模式，减少样板代码。

二、环境准备：从零搭建开发环境

1. 基础环境要求

JDK 17+（推荐LTS版本）
Maven 3.8+或Gradle 7.5+
Spring Boot 3.0+（需兼容Jakarta EE 9+）

2. 依赖配置

在pom.xml中添加Spring AI Starter依赖（以Maven为例）：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter</artifactId>
    <version>0.7.0</version> <!-- 使用最新稳定版 -->
</dependency>

3. 配置AI服务提供者

Spring AI支持多种模型提供方（如某云厂商API、开源模型等），以调用某云厂商大语言模型为例：

# application.yml
spring:
  ai:
    providers:
      my-provider:
        type: openai-compatible # 兼容OpenAI协议的API
        api-key: YOUR_API_KEY   # 替换为实际密钥
        base-url: https://api.example.com/v1 # 替换为实际端点

三、核心功能开发：从Hello World到实际应用

1. 基础文本生成

通过ChatClient接口调用模型生成文本：

@RestController
public class AiController {
    private final ChatClient chatClient;
    public AiController(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }
    @GetMapping("/generate")
    public String generateText(@RequestParam String prompt) {
        ChatMessage message = ChatMessage.builder()
            .role(ChatRole.USER)
            .content(prompt)
            .build();
        ChatResponse response = chatClient.call(message);
        return response.getContent();
    }
}

2. 结构化输出处理

使用PromptTemplate管理复杂提示词，并解析模型返回的JSON：

@Bean
public PromptTemplate promptTemplate() {
    return PromptTemplate.builder()
        .template("请以Markdown格式总结以下内容：{{input}}")
        .inputVariables("input")
        .build();
}
@PostMapping("/summarize")
public Map<String, String> summarize(@RequestBody String text) {
    ChatMessage message = ChatMessage.builder()
        .role(ChatRole.USER)
        .content(promptTemplate().format(Map.of("input", text)))
        .build();
    ChatResponse response = chatClient.call(message);
    // 假设模型返回JSON格式结果
    return new ObjectMapper().readValue(response.getContent(), Map.class);
}

3. 异步流式响应

处理长文本生成时的流式输出：

@GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> streamResponse(@RequestParam String prompt) {
    ChatMessage message = ChatMessage.builder()
        .role(ChatRole.USER)
        .content(prompt)
        .build();
    return chatClient.streamCall(message)
        .map(ChatResponse::getContent)
        .map(String::toUpperCase); // 示例转换
}

四、进阶实践：生产级应用开发

1. 模型路由与fallback机制

通过AiClient实现多模型路由：

@Configuration
public class AiConfig {
    @Bean
    public AiClient aiClient(List<AiProvider> providers) {
        return new RoutingAiClient(providers)
            .addRoute(provider -> provider.getName().equals("gpt-4"), 0.8) // 80%流量到GPT-4
            .addFallback(providers.stream()
                .filter(p -> p.getName().equals("fallback-model"))
                .findFirst()
                .orElseThrow());
    }
}

2. 性能优化策略

缓存层：对重复查询使用@Cacheable注解
批处理：合并多个请求减少API调用次数
异步非阻塞：使用WebFlux处理高并发场景

3. 安全与合规

敏感数据脱敏：在发送请求前过滤PII信息
审计日志：记录所有AI交互内容
速率限制：通过spring-cloud-gateway控制API调用频率

五、常见问题与解决方案

1. 模型调用超时

现象：SocketTimeoutException
解决：

spring:
  ai:
    providers:
      my-provider:
        read-timeout: 30000 # 延长读取超时时间
        connect-timeout: 5000

2. 上下文长度限制

现象：模型截断长文本
解决：

使用PromptChunker分块处理
启用ConversationMemory管理上下文

3. 多语言支持

方案：通过LocaleAwarePromptTemplate动态切换提示词模板：

@Bean
public PromptTemplate multiLangTemplate() {
    return LocaleAwarePromptTemplate.builder()
        .defaultTemplate("英文提示词")
        .addTemplate(Locale.CHINA, "中文提示词")
        .build();
}

六、未来展望与生态扩展

Spring AI团队正积极推进以下方向：

多模态支持：集成图像、音频处理能力
边缘计算：优化模型在移动端的部署
责任AI：内置伦理审查和偏见检测工具

开发者可通过参与Spring AI官方社区提交需求或贡献代码，共同推动框架演进。

结语

Spring AI为Java开发者提供了高效、可靠的AI应用开发路径。通过本文的快速入门指南，您已掌握从环境配置到生产级应用开发的核心技能。建议进一步探索以下方向：

结合Spring Cloud实现分布式AI服务
集成向量数据库构建RAG应用
尝试自定义模型微调

技术演进日新月异，保持对框架更新的关注将帮助您持续保持竞争力。