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Spring AI开发框架实践

Spring AI 简介​

Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 应用开发框架，于 2025 年 5 月正式发布 1.0 版本。它的核心价值在于通过统一的 API 抽象降低 Java 开发者接入大模型的门槛，让开发者可以用熟悉的 Spring 风格快速构建 AI 应用。

核心特性概览​

多模型集成​

Spring AI 通过简单的配置即可快速集成主流大语言模型服务：

模型提供商支持情况
OpenAIGPT-3.5 / GPT-4 系列
Azure OpenAI企业级 OpenAI 服务
通义千问阿里云 DashScope
Ollama本地部署开源模型
HuggingFace开源模型推理
Google GeminiGoogle AI 服务
// 通过自动注入获取 ChatClient
ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel).build();

// 一行代码发起对话
String response = chatClient.prompt()
    .user("请帮我生成一个订单确认邮件模板")
    .call()
    .content();

对话 API 详解​

Spring AI 提供两种对话交互方式：ChatModel 和 ChatClient。

ChatModel 基础 API​

ChatModel 是底层的模型交互接口，提供对 Prompt 和 Response 的精细控制：

@RestController
@RequestMapping("/api/support")
public class CustomerSupportController {
    
    private final ChatModel chatModel;
    
    public CustomerSupportController(ChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }
    
    @PostMapping("/analyze")
    public TicketAnalysis analyzeTicket(@RequestBody String ticketContent) {
        String prompt = """
            分析以下客户工单，提取关键信息：
            1. 问题类型（退款/咨询/投诉/建议）
            2. 紧急程度（高/中/低）
            3. 涉及的产品或服务
            4. 建议处理方案
            
            工单内容：
            %s
            """.formatted(ticketContent);
        
        ChatResponse response = chatModel.call(new Prompt(prompt));
        return parseAnalysisResult(response.getResult().getOutput().getContent());
    }
}

ChatClient 流式 API​

ChatClient 提供更加灵活的 Fluent API，支持同步和响应式编程模型：

@RestController
@RequestMapping("/api/docs")
public class DocumentAssistantController {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    public DocumentAssistantController(ChatClient.Builder builder) {
        this.chatClient = builder.build();
    }
    
    @GetMapping("/summarize")
    public String summarizeDocument(@RequestParam String documentUrl) {
        return this.chatClient.prompt()
            .system("你是一个专业的文档分析助手，擅长提取关键信息和生成摘要")
            .user("请对以下文档生成一份结构化摘要：" + documentUrl)
            .call()
            .content();
    }
    
    @GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> streamResponse(@RequestParam String question) {
        return this.chatClient.prompt()
            .user(question)
            .stream()
            .content();
    }
}

Prompt 模板支持​

Spring AI 支持定义可复用的 Prompt 模板，通过变量动态生成提示词：

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