Spring AI基本使用指南：从入门到实践

2026年1月8日 互联网

Spring AI基本使用指南：从入门到实践

一、Spring AI框架概述

Spring AI是Spring生态中针对人工智能场景的扩展模块，旨在简化AI模型与Java应用的集成。其核心设计理念是”以Spring方式处理AI”，通过依赖注入、自动配置等特性，将模型加载、推理调用等复杂操作抽象为标准化的Spring组件。

1.1 核心组件

  • ModelLoader：负责模型文件的加载与解析，支持主流格式（如ONNX、TensorFlow SavedModel）
  • InferenceEngine：封装底层推理引擎（如OpenVINO、ONNX Runtime），提供统一调用接口
  • Preprocessor/Postprocessor：处理输入数据预处理与输出结果后处理
  • AIEndpoint：将模型服务暴露为REST/gRPC接口的抽象层

1.2 典型应用场景

  • 图像分类（结合CNN模型）
  • 文本生成（接入大语言模型）
  • 异常检测（时序数据预测）
  • 推荐系统（嵌入向量相似度计算）

二、快速入门：基础环境配置

2.1 依赖管理

通过Maven引入核心依赖（示例为通用配置，实际需根据模型类型调整）：

  1. <dependency>
  2.     <groupId>org.springframework.ai</groupId>
  3.     <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
  4.     <version>0.3.0</version>
  5. </dependency>
  6. <!-- 根据推理引擎选择附加依赖 -->
  7. <dependency>
  8.     <groupId>org.springframework.ai</groupId>
  9.     <artifactId>spring-ai-onnxruntime</artifactId>
  10.     <version>0.3.0</version>
  11. </dependency>

2.2 模型文件准备

将训练好的模型文件（如model.onnx）放置在resources/models/目录下，或通过配置指定外部路径：

  1. spring:
  2.   ai:
  3.     model:
  4.       path: classpath:models/resnet50.onnx
  5.       engine: onnxruntime

三、核心功能实现

3.1 模型加载与初始化

通过@Bean定义模型加载逻辑：

  1. @Configuration
  2. public class AiConfig {
  3.     @Bean
  4.     public ModelLoader modelLoader(ModelProperties properties) {
  5.         return new OnnxModelLoader(properties.getPath());
  6.     }
  8.     @Bean
  9.     public InferenceEngine inferenceEngine(ModelLoader loader) {
  10.         OnnxRuntimeEngine engine = new OnnxRuntimeEngine();
  11.         engine.setModel(loader.load());
  12.         return engine;
  13.     }
  14. }

3.2 推理服务实现

创建服务类封装推理逻辑：

  1. @Service
  2. public class ImageClassificationService {
  3.     private final InferenceEngine engine;
  4.     private final Preprocessor preprocessor;
  6.     public ImageClassificationService(InferenceEngine engine) {
  7.         this.engine = engine;
  8.         this.preprocessor = new ImagePreprocessor(224, 224); // 调整为模型输入尺寸
  9.     }
  11.     public List<ClassificationResult> classify(BufferedImage image) {
  12.         float[] input = preprocessor.process(image);
  13.         Map<String, Object> inputs = Collections.singletonMap("input", input);
  14.         Map<String, Object> outputs = engine.infer(inputs);
  15.         return postprocess(outputs);
  16.     }
  18.     private List<ClassificationResult> postprocess(Map<String, Object> outputs) {
  19.         // 实现结果解析逻辑
  20.     }
  21. }

3.3 REST接口暴露

通过@RestController提供HTTP访问：

  1. @RestController
  2. @RequestMapping("/api/ai")
  3. public class AiController {
  4.     @PostMapping("/classify")
  5.     public ResponseEntity<List<ClassificationResult>> classify(
  6.             @RequestParam MultipartFile image) {
  7.         BufferedImage img = ImageIO.read(image.getInputStream());
  8.         return ResponseEntity.ok(service.classify(img));
  9.     }
  10. }

四、进阶实践

4.1 多模型管理

通过ModelRegistry实现模型版本控制：

  1. @Configuration
  2. public class MultiModelConfig {
  3.     @Bean
  4.     public ModelRegistry modelRegistry() {
  5.         ModelRegistry registry = new InMemoryModelRegistry();
  6.         registry.register("v1", loadModel("v1.onnx"));
  7.         registry.register("v2", loadModel("v2.onnx"));
  8.         return registry;
  9.     }
  10. }

4.2 异步推理优化

对于耗时操作，使用@Async实现非阻塞调用：

  1. @Service
  2. public class AsyncAiService {
  3.     @Async
  4.     public CompletableFuture<List<ClassificationResult>> classifyAsync(BufferedImage image) {
  5.         return CompletableFuture.completedFuture(classify(image));
  6.     }
  7. }

4.3 性能监控

集成Spring Boot Actuator监控推理指标：

  1. management:
  2.   endpoints:
  3.     web:
  4.       exposure:
  5.         include: ai-metrics
  6.   metrics:
  7.     export:
  8.       prometheus:
  9.         enabled: true

五、最佳实践与注意事项

5.1 模型优化建议

  • 量化压缩：使用ONNX Runtime的量化工具减少模型体积
  • 输入批处理：合并多个请求进行批量推理
  • 硬件加速：配置GPU/NPU设备映射

5.2 错误处理机制

实现统一的异常捕获：

  1. @ControllerAdvice
  2. public class AiExceptionHandler {
  3.     @ExceptionHandler(InferenceException.class)
  4.     public ResponseEntity<ErrorResponse> handleInferenceError(InferenceException ex) {
  5.         return ResponseEntity.status(503)
  6.                 .body(new ErrorResponse("AI_SERVICE_UNAVAILABLE", ex.getMessage()));
  7.     }
  8. }

5.3 安全考虑

  • 实现输入数据验证（尺寸、格式、范围）
  • 对敏感模型启用访问控制
  • 定期更新模型依赖库

六、完整示例：文本生成服务

6.1 配置类

  1. @Configuration
  2. public class TextGenerationConfig {
  3.     @Bean
  4.     public ModelLoader textModelLoader() {
  5.         return new OnnxModelLoader("classpath:models/llm.onnx");
  6.     }
  8.     @Bean
  9.     public Tokenizer tokenizer() {
  10.         return new HuggingFaceTokenizer("bert-base-uncased");
  11.     }
  12. }

6.2 服务实现

  1. @Service
  2. public class TextGenerationService {
  3.     private final InferenceEngine engine;
  4.     private final Tokenizer tokenizer;
  6.     public String generateText(String prompt, int maxLength) {
  7.         List<Integer> tokens = tokenizer.encode(prompt);
  8.         Map<String, Object> inputs = Collections.singletonMap("input_ids", tokens);
  10.         Map<String, Object> outputs = engine.infer(inputs);
  11.         List<Integer> outputTokens = (List<Integer>) outputs.get("logits");
  13.         return tokenizer.decode(outputTokens.subList(0, maxLength));
  14.     }
  15. }

七、总结与展望

Spring AI通过将AI能力深度整合到Spring生态中，显著降低了Java开发者接入AI的门槛。其模块化设计支持灵活替换底层引擎，而标准化的接口定义则保证了跨模型的一致性体验。未来版本预计会增强对大语言模型的支持，并优化边缘设备部署能力。

开发者在实际应用中，建议遵循”渐进式集成”原则：先从简单模型验证流程，再逐步扩展到复杂场景。同时密切关注Spring AI官方文档的更新，及时利用新特性优化实现方案。

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