一、SpringAI工程初始化

1.1 开发环境准备

创建SpringAI工程前需完成Java开发环境配置，建议使用JDK 17或更高版本。推荐采用Maven或Gradle作为构建工具，其中Maven的pom.xml配置示例如下：

<properties>
    <java.version>17</java.version>
    <spring-boot.version>3.2.0</spring-boot.version>
    <spring-ai.version>0.8.0</spring-ai.version>
</properties>

IDE选择方面，IntelliJ IDEA或VS Code均可，需安装Spring Initializr插件以简化工程创建流程。

1.2 工程创建方式

通过Spring Initializr快速生成工程骨架，选择依赖时需包含：

Spring Web（REST API支持）
Spring AI Core（核心AI功能）
具体AI服务依赖（如Spring AI OpenAI需添加对应starter）

手动创建时，需在pom.xml中显式声明核心依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
        <version>${spring-ai.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>${spring-ai.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

二、核心模块配置

2.1 AI服务配置

在application.yml中配置AI服务参数，以文本生成服务为例：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      organization: ${OPENAI_ORG_ID}
      chat:
        model: gpt-4-turbo
        temperature: 0.7
        max-tokens: 2000

安全建议：使用环境变量或配置中心管理敏感信息，避免硬编码。

2.2 异步处理配置

对于耗时AI操作，需配置异步任务：

@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {
    @Bean(name = "taskExecutor")
    public Executor taskExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(5);
        executor.setMaxPoolSize(10);
        executor.setQueueCapacity(100);
        executor.setThreadNamePrefix("AiExecutor-");
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

2.3 缓存机制实现

使用Caffeine缓存AI响应结果：

@Configuration
public class CacheConfig {
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
        cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
                .maximumSize(100));
        return cacheManager;
    }
}

在服务层通过@Cacheable注解实现缓存：

@Cacheable(value = "aiResponses", key = "#prompt")
public String generateText(String prompt) {
    // AI调用逻辑
}

三、典型场景实现

3.1 文本生成服务

创建ChatService实现类：

@Service
public class TextGenerationService {
    private final ChatClient chatClient;
    @Autowired
    public TextGenerationService(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }
    public String generate(String prompt) {
        ChatRequest request = ChatRequest.builder()
                .messages(Collections.singletonList(
                        new ChatMessage(ChatMessageRole.USER.value(), prompt)))
                .build();
        ChatResponse response = chatClient.call(request);
        return response.getChoices().get(0).getMessage().getContent();
    }
}

3.2 图像生成集成

配置图像生成服务：

spring:
  ai:
    image-generation:
      provider: openai
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      model: dall-e-3

服务层实现示例：

@Service
public class ImageGenerationService {
    private final ImageGenerationClient imageClient;
    public byte[] generateImage(String prompt) {
        ImageGenerationRequest request = ImageGenerationRequest.builder()
                .prompt(prompt)
                .n(1)
                .size("1024x1024")
                .build();
        return imageClient.generate(request).get(0).getData();
    }
}

四、最佳实践与优化

4.1 性能优化策略

连接池管理：配置HTTP客户端连接池

@Bean
public RestTemplate restTemplate() {
 HttpComponentsClientHttpRequestFactory factory = 
         new HttpComponentsClientHttpRequestFactory();
 factory.setConnectionRequestTimeout(5000);
 factory.setConnectTimeout(5000);
 factory.setReadTimeout(10000);
 return new RestTemplate(factory);
}

批处理操作：合并多个AI请求为单个批处理调用
模型选择策略：根据任务复杂度动态选择模型

4.2 错误处理机制

实现全局异常处理器：

@ControllerAdvice
public class AiExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(AiServiceException.class)
    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleAiException(AiServiceException e) {
        ErrorResponse response = new ErrorResponse(
                e.getErrorCode(), 
                e.getMessage());
        return new ResponseEntity<>(response, HttpStatus.BAD_REQUEST);
    }
}

4.3 监控与日志

配置Prometheus监控端点：

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: prometheus,metrics
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true

日志配置示例：

logging.level.org.springframework.ai=DEBUG
logging.pattern.console=%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n

五、进阶配置选项

5.1 多模型支持

通过抽象层实现模型切换：

public interface AiModelService {
    String generateText(String prompt);
}
@Service("gpt4Service")
public class Gpt4Service implements AiModelService {
    // GPT-4实现
}
@Service("llamaService")
public class LlamaService implements AiModelService {
    // Llama实现
}

通过@Qualifier注解动态选择实现。

5.2 安全加固

API网关集成：配置JWT验证
速率限制：使用Spring Cloud Gateway实现
数据脱敏：对AI返回结果进行敏感信息过滤

5.3 扩展性设计

采用插件式架构设计：

public interface AiPlugin {
    void initialize();
    String process(String input);
}
@Service
public class PluginManager {
    private final Map<String, AiPlugin> plugins = new HashMap<>();
    @Autowired
    public void registerPlugins(List<AiPlugin> pluginList) {
        pluginList.forEach(plugin -> 
            plugins.put(plugin.getClass().getSimpleName(), plugin));
    }
}

六、常见问题解决方案

API调用超时：增加重试机制与断路器模式
模型不可用：实现备用模型降级策略
内存泄漏：定期清理AI客户端资源
响应延迟：采用异步处理与流式响应

通过系统化的工程配置与模块化设计，开发者可以高效构建可扩展的SpringAI应用。建议从基础配置入手，逐步添加复杂功能，同时保持对Spring AI官方文档的持续关注，及时应用最新特性优化系统性能。

从零开始：SpringAI工程创建与核心配置指南