Spring AI，一個讓Spring應用輕鬆擁抱AI的統一框架詳情 - java,springboot,人工智能,llm,generative-ai 六邊形架構博客

文 / 勇哥
原創文章，轉載請聯繫授權

在前一篇文章中，我們探討了《Java程序員該如何快速上手LLM應用開發呢?》。今天，讓我們聚焦Spring AI——這個被稱為"Spring開發者的AI賦能工具包"的框架，它為Java開發者打開了一扇通往AI世界的便捷之門。

作為一名在Java領域摸爬滾打快20年的"老碼農"，我見過太多團隊在集成AI能力時遇到的痛點：開發語言不一致、重複造輪子、供應商鎖定、複雜的配置管理、陡峭的學習曲線...Spring AI的出現，就像給Java開發者提供了一套"AI集成的標準接口"，讓AI功能的引入變得簡單、統一、可擴展。

核心觀點：Spring AI是Spring開發者做AI集成的"瑞士軍刀"，它通過統一的API抽象和自動配置，讓Spring應用能夠輕鬆集成各類AI模型和服務，無需關心底層實現細節。

一、Spring AI：為什麼它是Spring開發者的AI橋樑？

想象一下，你是一家使用Spring技術棧的企業技術負責人，現在需要在現有系統中集成AI能力：

開發團隊熟悉Spring Boot、Spring Cloud的開發模式，希望保持一致的編程體驗；架構師擔心引入多個AI供應商會導致技術棧碎片化；運維團隊關心配置管理和系統穩定性——大家都在為同一個目標努力，但面臨的技術挑戰各不相同。

Spring AI就像一座精心設計的"橋樑"，它提供了：

統一的API抽象：用一致的接口訪問不同的AI服務，屏蔽底層差異；
Spring風格的集成：充分利用自動配置、依賴注入等Spring特性；
豐富的模型支持：從大語言模型到嵌入模型，從圖像生成到語音處理；
企業級的可靠性：支持安全配置、錯誤處理、可觀測性等企業級特性。

一句話，Spring AI讓AI集成變得"Spring化"，是Java開發者擁抱AI時代的最佳選擇之一。

二、Spring AI的核心架構：5大核心概念的"AI工具箱"

Spring AI圍繞幾個核心概念構建，這些概念構成了它的基礎架構：

2.1 模型抽象 (Model)：AI能力的統一入口

一句話概括：模型抽象是Spring AI的核心，它定義了與不同類型AI模型交互的統一方式。

核心類型：

語言模型 (Language Model)：處理文本理解和生成，是大語言模型的抽象；
嵌入模型 (Embedding Model)：將文本轉換為向量表示，是語義搜索的基礎；
圖像模型 (Image Model)：處理圖像生成和分析，支持多模態應用；
語音模型 (Speech Model)：處理語音識別和合成，構建語音交互應用。

實戰要點：

優先使用接口而非具體實現，保持代碼的靈活性；
合理選擇模型類型，根據具體業務場景匹配最適合的AI能力。

適用場景：各種需要AI能力的Spring應用，特別是需要靈活切換AI供應商的場景。

2.2 提示模板 (Prompt Template)：提示工程的Spring實現

一句話概括：提示模板讓提示工程變得結構化、可重用，是構建高質量AI交互的基礎。

核心能力：

定義標準化的提示格式；
動態替換提示中的變量；
構建上下文相關的提示序列；
支持模板複用和版本管理。

實戰要點：

將複雜提示抽象為模板，提高可維護性；
設計參數化的模板，增強靈活性；
為不同業務場景創建專用模板庫。

適用場景：需要標準化AI交互、批量處理不同內容的應用。

2.3 聊天客户端 (Chat Client)：對話式AI的簡化接口

一句話概括：聊天客户端封裝了與聊天模型交互的複雜性，讓構建對話應用變得簡單。

核心功能：

提供簡單的消息發送和接收接口；
管理對話上下文和歷史記錄；
處理模型參數和配置；
支持同步和異步調用方式。

實戰要點：

使用依賴注入獲取聊天客户端實例；
合理管理對話歷史，避免上下文過長；
根據需要調整温度參數，平衡創造性和準確性。

適用場景：智能客服、聊天機器人、交互式AI助手等應用。

2.4 向量存儲 (Vector Store)：語義搜索的基礎設施

一句話概括：向量存儲是實現檢索增強生成(RAG)的關鍵組件，為AI應用提供外部知識。

核心特性：

存儲和管理文本嵌入向量；
提供高效的相似性搜索功能；
支持元數據過濾和排序；
集成多種向量數據庫後端。

實戰要點：

選擇合適的向量存儲實現(Pinecone、Milvus等)；
優化嵌入模型和向量維度，平衡性能和準確性；
實現增量向量更新機制，保持知識庫新鮮度。

適用場景：基於企業知識庫的問答系統、智能文檔檢索、個性化推薦等應用。

2.5 檢索增強生成 (RAG)：提升AI回答準確性的關鍵技術

一句話概括：RAG結合了外部知識檢索和AI生成能力，解決了大模型知識時效性和準確性問題。

核心流程：

將企業文檔轉換為向量並存儲；
根據用户查詢檢索相關文檔片段；
將檢索內容和用户問題組合為增強提示；
調用大模型生成基於檢索內容的回答。

實戰要點：

優化文檔分塊策略，平衡上下文完整性和相關性；
實現混合檢索策略(關鍵詞+語義)，提高檢索準確性；
設計有效的提示模板，引導模型正確使用檢索內容。

適用場景：企業知識問答、技術支持系統、智能文檔助手等應用。

三、Spring AI實戰：從環境準備到第一個AI應用

3.1 環境準備：構建AI應用的基礎

核心要求：

Java 17+：Spring AI要求Java 17或更高版本；
Spring Boot 3.0+：需要與Spring Boot 3.0及以上版本兼容；
Maven/Gradle：用於依賴管理和構建；
AI服務API密鑰：如Hunyuan、Deepseek、Doubao等服務的訪問憑證。

實戰步驟：

<!-- 在pom.xml中添加Spring AI依賴 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.0</version>
</dependency>

<!-- 如果需要向量存儲 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-pinecone-store-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.0</version>
</dependency>

<!-- 基本Spring Boot依賴 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

在application.properties中配置API密鑰：

# Deepseek配置
spring.ai.openai.api-key=your-api-key
spring.ai.openai.chat.model=gpt-3.5-turbo
spring.ai.openai.chat.temperature=0.7

# 可選：向量存儲配置（使用Pinecone時需要）
# spring.ai.pinecone.api-key=your-pinecone-api-key
# spring.ai.pinecone.environment=your-pinecone-environment
# spring.ai.pinecone.index=your-index-name

重要説明：

請確保使用有效的API密鑰替換your-api-key
Spring AI的包名已從org.springframework.cloud更改為org.springframework.ai，示例中已更新
完整運行示例需要Java 17+和Spring Boot 3.0+

3.2 Hello World：構建你的第一個AI應用

下面是一個簡單的聊天應用示例，展示了Spring AI的基本用法：

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@SpringBootApplication
public class SpringCloudAiDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringCloudAiDemoApplication.class, args);
    }

    @RestController
    static class ChatController {

        private final ChatClient chatClient;

        public ChatController(ChatClient chatClient) {
            this.chatClient = chatClient;
        }

        @GetMapping("/chat")
        public String chat(@RequestParam String message) {
            return chatClient.call(message);
        }
    }
}

啓動並測試：

確保已在application.properties中配置了有效的OpenAI API密鑰
運行應用（使用mvn spring-boot:run或通過IDE運行）
訪問 http://localhost:8080/chat?message=什麼是Spring AI？
查看AI的回答

這個簡單的例子展示了Spring AI的核心價值——只需幾行代碼，就能將強大的AI能力集成到Spring應用中。

代碼優化説明：
所有代碼示例都已添加必要的導入語句，並更新為使用Spring AI最新的API包結構。ModelRouter類已作為自定義實現添加，因為它可能不是Spring AI標準API的一部分。

四、Spring AI高級特性：打造企業級AI應用

4.1 流式響應：提升用户體驗的交互方式

流式響應讓AI生成的內容實時返回，就像人類對話一樣自然，特別適合聊天界面和長文本生成場景。

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;
import reactor.core.publisher.Flux;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;

@RestController
@RequestMapping("/stream")
public class StreamingController {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    public StreamingController(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }
    
    @GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public SseEmitter streamChat(@RequestParam String message) {
        SseEmitter emitter = new SseEmitter();
        
        // 異步處理流式響應
        CompletableFuture.runAsync(() -> {
            try {
                // 獲取流式響應
                chatClient.stream(message).subscribe(
                    chunk -> {
                        try {
                            emitter.send(SseEmitter.event().data(chunk));
                        } catch (IOException e) {
                            emitter.completeWithError(e);
                        }
                    },
                    error -> emitter.completeWithError(error),
                    () -> emitter.complete()
                );
            } catch (Exception e) {
                emitter.completeWithError(e);
            }
        });
        
        return emitter;
    }
}

實戰要點：

使用SseEmitter處理服務器發送事件；
採用異步方式處理流式響應，避免阻塞；
在前端實現流式接收和渲染邏輯。

4.2 構建RAG應用：連接企業知識庫

RAG是Spring AI最強大的應用場景之一，它讓AI應用能夠訪問企業內部知識：

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;

@Service
public class RagService {
    
    private final ChatClient chatClient;
    private final VectorStore vectorStore;
    
    public RagService(ChatClient chatClient, VectorStore vectorStore) {
        this.chatClient = chatClient;
        this.vectorStore = vectorStore;
    }
    
    public String answerWithRag(String question) {
        // 搜索相關文檔
        List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(question, 3);
        
        // 構建包含相關文檔的提示
        StringBuilder promptBuilder = new StringBuilder();
        promptBuilder.append("根據以下信息回答問題：\n");
        
        for (Document doc : relevantDocs) {
            promptBuilder.append("- ").append(doc.getContent()).append("\n");
        }
        
        promptBuilder.append("\n問題：").append(question);
        promptBuilder.append("\n請基於提供的信息回答，不要添加額外信息。");
        
        // 獲取AI響應
        return chatClient.call(promptBuilder.toString());
    }
}

實戰要點：

設計高效的文檔加載和處理管道；
優化提示模板，引導模型正確使用檢索內容；
實現文檔更新機制，保持知識的時效性。

4.3 模型路由：智能選擇最佳AI模型

模型路由允許根據不同的業務需求選擇最適合的AI模型，實現資源優化和成本控制：

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.Map;
import java.util.HashMap;

// 自定義模型路由器類
class ModelRouter {
    private final Map<String, ChatClient> clientMap = new HashMap<>();
    private ChatClient defaultModel;
    
    public void addRule(String key, ChatClient client) {
        clientMap.put(key, client);
    }
    
    public void setDefaultModel(ChatClient client) {
        this.defaultModel = client;
    }
    
    public ChatClient getClient(String type) {
        return clientMap.getOrDefault(type, defaultModel);
    }
}

@Configuration
public class ModelRoutingConfig {
    
    @Bean
    public ModelRouter modelRouter(ChatClient chatClient) {
        // 注意：在實際項目中，您可能需要配置多個不同的ChatClient實例
        ModelRouter router = new ModelRouter();
        
        // 配置路由規則 - 這裏為簡化示例，兩個規則都使用同一個客户端
        router.addRule("simple-query", chatClient);
        router.addRule("complex-query", chatClient);
        
        // 設置默認模型
        router.setDefaultModel(chatClient);
        
        return router;
    }
}

@Service
public class RoutingService {
    
    private final ModelRouter modelRouter;
    
    public RoutingService(ModelRouter modelRouter) {
        this.modelRouter = modelRouter;
    }
    
    public String routeRequest(String type, String message) {
        // 根據請求類型選擇合適的模型
        ChatClient client = modelRouter.getClient(type);
        return client.call(message);
    }
}

實戰要點：

基於請求複雜度、成本、性能等因素設計路由策略；
實現A/B測試機制，持續優化模型選擇；
監控不同模型的效果，動態調整路由規則。

五、Spring AI最佳實踐：避免4個常見陷阱

在實際項目中應用Spring AI時，我總結了幾個最容易踩的坑和對應的解決方案：

5.1 陷阱1：忽視安全性

表現： API密鑰泄露、缺乏輸入驗證、生成內容未經審核。

解決方法：

使用Spring Cloud Config或環境變量管理API密鑰；
對用户輸入進行嚴格驗證和過濾；
實現內容審核機制，過濾不安全或不當內容；
使用Spring Security實現訪問控制。

5.2 陷阱2：性能優化不足

表現： 響應時間過長、資源消耗過大、API調用頻率過高。

解決方法：

實現響應緩存，減少重複調用；
使用異步處理避免阻塞主線程；
批量處理多個請求，減少API調用次數；
合理選擇模型大小，平衡性能和效果。

5.3 陷阱3：錯誤處理不當

表現： 服務不可用時應用崩潰、錯誤信息不友好、缺乏重試機制。

解決方法：

實現熔斷和降級機制，確保系統彈性；
添加重試邏輯，處理臨時故障；
設計友好的錯誤提示，改善用户體驗；
詳細記錄錯誤日誌，便於問題排查。

5.4 陷阱4：忽視可觀測性

表現： 難以監控系統運行狀態、無法追蹤請求路徑、缺乏性能指標。

解決方法：

集成Spring Boot Actuator，暴露關鍵指標；
使用Micrometer收集和記錄指標數據；
集成分佈式追蹤系統，如Zipkin或Jaeger；
實現詳細的日誌記錄，包括請求和響應信息。

六、Spring AI vs 其他框架：如何選擇？

在選擇AI集成框架時，瞭解不同框架的優缺點很重要：

框架	優點	缺點
Spring AI	- 與Spring生態系統無縫集成- 統一的API抽象- 自動配置和依賴注入- 企業級特性支持	- 相對較新，功能可能不如其他框架豐富- 支持的AI服務提供商相對有限
LangChain	- 豐富的組件和工具鏈- 強大的RAG支持- 廣泛的模型兼容性- 活躍的社區	- Java支持相對有限- 與Spring生態系統集成不夠緊密
Hugging Face Transformers	- 最廣泛的模型支持- 強大的微調能力- 活躍的研究社區- 詳細的文檔	- 學習曲線較陡峭- 與Spring生態系統集成需要額外工作- 資源消耗較大
OpenAI SDK	- 直接訪問OpenAI最新功能- 詳細的OpenAI特定文檔- 快速迭代更新	- 僅限於OpenAI服務- 與Spring生態系統集成需要額外工作

選擇建議：

如果你是Spring開發者，優先考慮Spring AI；
如果需要最廣泛的模型支持，考慮Hugging Face；
如果項目非Java技術棧，LangChain可能是更好的選擇；
如果只使用OpenAI服務且需要最新功能，可考慮直接使用OpenAI SDK。

七、總結與行動建議

Spring AI為Spring開發者提供了一條通往AI世界的便捷路徑，它讓複雜的AI集成變得簡單、統一、可擴展。在AI技術快速發展的今天，掌握Spring AI將成為Java開發者的重要競爭力。

給開發者的3個行動建議：

從小項目開始實踐：選擇一個簡單的功能（如智能客服、內容生成），嘗試用Spring AI實現，在實踐中學習和掌握；
深入理解核心概念：重點掌握模型抽象、提示工程、向量存儲等核心概念，這些是構建複雜AI應用的基礎；
關注企業級應用場景：思考如何將Spring AI應用到企業實際業務中，如知識管理、智能分析、自動化決策等，創造真正的業務價值。

記住Spring AI的核心理念："讓AI集成變得和使用Spring框架一樣簡單"——這也是它為什麼如此受到Java開發者歡迎的原因。

可參考的資源：

Spring AI官方文檔
Spring AI GitHub倉庫

互動話題：你在使用Spring AI時，遇到過哪些有趣的應用場景或技術挑戰？歡迎在評論區分享你的經驗和想法。

關於作者：勇哥，10多年的開發和技術管理經驗，從程序員做到企業技術高管。目前專注架構設計和人工智能應用實踐，全網帳號統一名稱"六邊形架構"，有些不太合適發到公號的內容我會單獨發到我的朋友圈，歡迎關注我，一起交流學習。

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