Spring Boot AI 极速入门：解锁智能应用开发

发布于：2025-08-01 ⋅ 阅读:(41) ⋅ 点赞:(0)

🌟 Spring Boot AI 极速入门：解锁智能应用开发 (2025版)

摘要： 想用Spring Boot轻松集成AI能力？Spring AI 项目让你告别复杂对接！本文基于官方文档，带你快速上手Spring AI的核心概念与实战场景，助你轻松构建智能应用。

📌 一、Spring AI 是什么？

Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 应用开发框架，目标是将大语言模型 (LLM) 和 AI 能力无缝集成到 Spring 生态系统中。它提供了一套 简洁、统一、抽象 的 API，让你能用熟悉的 Spring 风格（如 RestTemplate、Repository 模式）调用不同 AI 提供商的模型（如 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Hugging Face 等）。

核心价值：

  • 简化集成： 无需手写 HTTP 请求、解析 JSON，Spring 帮你搞定。
  • 统一抽象： 更换 AI 提供商？代码几乎不用改！
  • Spring 风格： 依赖注入、AOP、Actuator… Spring 全家桶福利全享。
  • 模块化设计： 按需引入文本、图像、嵌入、向量库等模块。

🧩 二、核心概念速览

  1. Prompt (提示)： 你给 AI 模型的输入，包含你的问题、指令或上下文信息。通常是一个结构化的字符串。
  2. PromptTemplate (提示模板)： 用于动态生成 Prompt 的工具。支持占位符（如 {topic}），避免硬编码。
    示例： "请用简洁的语言解释一下 {topic} 的概念。"
  3. ModelClient (模型客户端)： 核心接口！代表你与某个 AI 模型服务的连接。通过它发送 Prompt 并接收响应。Spring AI 为不同提供商（OpenAiClient, AzureOpenAiClient 等）提供了具体实现。
  4. AiResponse / Generation (响应)： 模型返回的结果。AiResponse 通常包含一个或多个 Generation 对象，每个 Generation 包含模型生成的文本 (text) 及相关元数据。
  5. OutputParser (输出解析器)： 将 AI 返回的文本 (String) 解析成你需要的强类型对象（如 POJO, List 等）。简化结果处理。
  6. EmbeddingClient (嵌入客户端)： 用于将文本/数据转换为高维向量（Embedding）。这是实现语义搜索、RAG 的基础。
  7. VectorStore (向量数据库)： 存储和检索 Embedding 向量及其关联原始数据的抽象接口。支持 Pinecone、Milvus、Redis、PgVector 等。

🚀 三、Spring AI 能做什么？典型应用场景

场景 1：智能文本生成 (Chat & Completions)
  • 用途： 自动生成营销文案、产品描述、邮件草稿、代码片段、对话聊天机器人。
  • Spring AI 实现：
    @RestController
@RequestMapping("/ai")
public class TextGenController {

    private final OpenAiClient openAiClient; // 注入 ModelClient (如 OpenAiClient)

    public TextGenController(OpenAiClient openAiClient) {
        this.openAiClient = openAiClient;
    }

    @GetMapping("/joke")
    public String getTechJoke(@RequestParam String topic) {
        PromptTemplate template = new PromptTemplate("给我讲一个关于 {topic} 的技术冷笑话。");
        Prompt prompt = template.create(Map.of("topic", topic));
        AiResponse response = openAiClient.generate(prompt);
        return response.getGeneration().getText();
    }
}
场景 2：多模态处理 (Multimodal - 图像理解/生成)
  • 用途： 分析图片内容生成描述、基于文本描述生成图片（需要模型支持，如 OpenAI DALL-E）。
  • Spring AI 实现 (概念)：
    // 假设有一个 ImageClient
@Service
public class ImageService {

    private final OpenAiImageClient imageClient; // 假设的 Image ModelClient

    public String describeImage(byte[] imageBytes) {
        ImagePrompt imagePrompt = new ImagePrompt(imageBytes, "描述这张图片的内容和氛围。");
        ImageResponse response = imageClient.generate(imagePrompt);
        return response.getDescription();
    }
}
场景 3：函数调用 (Function Calling)
  • 用途： 让 AI 模型根据用户请求决定调用你预先定义好的 Java 方法（函数），实现动态信息获取或执行操作（如查天气、订会议室）。
  • Spring AI 实现：
    @Service
public class WeatherService {

    @FunctionDescription(name = "getCurrentWeather", description = "获取指定城市的当前天气")
    public Weather getCurrentWeather(@ParameterDescription(description = "城市名称，例如 '北京', '上海'") String location) {
        // ... 实际调用天气 API 的逻辑 ...
        return new Weather(...);
    }
}

// 在调用 ModelClient 时，注册你的 Function Call 工具
OpenAiClient client = ...;
client.addFunctionCallback(new FunctionCallbackWrapper<>(new WeatherService(), "getCurrentWeather"));
AiResponse response = client.generate(userPrompt); // AI 可能触发 getCurrentWeather 函数调用
场景 4：RAG (检索增强生成) - 结合向量数据库
  • 用途： 让你的 AI 回答基于 私有知识库（公司文档、产品手册、个人笔记）的内容，避免模型胡编乱造。
  • Spring AI 关键步骤：
    1. 使用 EmbeddingClient 将你的知识库文档转换为向量 (Embedding)。
    2. 将向量和原始文本存储到 VectorStore (如 RedisVectorStore)。
    3. 用户提问时，将问题也转换为向量。
    4. 在 VectorStore 中做相似度搜索，找到与问题最相关的文档片段。
    5. 将相关片段 + 用户原问题 组合成新的 Prompt 发给 LLM。
    6. LLM 基于这些可靠上下文生成答案。
  • 优势： 答案精准、可溯源、支持最新/私有信息。

⚙️ 四、环境搭建 (超简单！)

  1. 创建 Spring Boot 项目：

    • 使用 https://start.spring.io
    • 选择依赖：Spring Web, Spring AI (或按需添加 spring-ai-openai-spring-boot-starter, spring-ai-azure-openai-spring-boot-starter 等具体实现)

  2. 添加依赖 (Maven 示例 - 以 OpenAI 为例)：

    <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>{最新稳定版}</version> <!-- 替换为官方最新版本号 -->
</dependency>

  3. 配置 API 密钥：
    在 application.properties 或 application.yml 中配置：

    # OpenAI 示例
spring.ai.openai.api-key=你的OpenAI_API_KEY
# 其他提供商如 Azure OpenAI
spring.ai.azure.openai.api-key=你的Azure_OpenAI_KEY
spring.ai.azure.openai.endpoint=你的Azure_OpenAI_ENDPOINT

🎯 五、动手试试！一个完整示例

// 1. 应用入口
@SpringBootApplication
public class AiDemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(AiDemoApplication.class, args);
    }
}

// 2. 服务层 - 处理AI逻辑
@Service
public class AIService {

    private final OpenAiClient aiClient;

    public AIService(OpenAiClient aiClient) {
        this.aiClient = aiClient;
    }

    public String generatePoem(String subject, String style) {
        PromptTemplate template = new PromptTemplate("请以{style}的风格，创作一首关于{subject}的短诗。");
        Map<String, Object> variables = Map.of("subject", subject, "style", style);
        Prompt prompt = template.create(variables);

        AiResponse response = aiClient.generate(prompt);
        return response.getGeneration().getText();
    }
}

// 3. 控制器层 - 暴露HTTP API
@RestController
@RequestMapping("/api/poem")
public class PoemController {

    private final AIService aiService;

    public PoemController(AIService aiService) {
        this.aiService = aiService;
    }

    @GetMapping
    public String getPoem(@RequestParam String subject, @RequestParam(defaultValue = "浪漫") String style) {
        return aiService.generatePoem(subject, style);
    }
}

访问： GET /api/poem?subject=星空&style=科幻

💎 总结

Spring AI 极大地降低了在 Spring Boot 应用中集成 AI 能力的门槛。通过其清晰的抽象层和熟悉的 Spring 编程模型，开发者可以快速实现：

  • 智能文本对话与生成
  • 多模态内容理解与创作
  • 动态函数调用扩展能力
  • 基于 RAG 的私有知识问答

赶紧动手，用 Spring Boot + Spring AI，开启你的智能应用开发之旅吧！

参考资源：

（本文示例代码基于 Spring AI 最新稳定版编写，请以官方文档为准）

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