Spring AI

Spring AI开发框架提供对接应用与AI模型的集成开发能力，让开发者更加容易地开发智能体以及其他生成式人工智能的应用：

对话客户端

对话客户端提供对接Spring AI应用与AI模型的对话能力，Spring AI应用可以使用不同AI模型厂商的对话客户端，实现业务请求，其中，Advisor可扩展组件提供对话客户端的扩展能力，实现上下文信息的存储或者对接RAG平台数据的功能，对话客户端的业务流程：

多对话客户端协同

开发环境配置

Spring AI应用支持不同厂商的AI模型协同工作，共同完成用户客户端的问题需求，在Spring AI应用工程的Maven配置文件中引入不同AI模型厂商的依赖库，在Spring AI应用工程的属性配置文件中设置AI模型厂商的API接口调用API-keys，Spring AI应用工程在启动的过程中，自动装配不同AI模型厂商的对话客户端实例：

在Spring AI应用工程中，配置定义不同AI模型厂商的对话客户端实例，ChatClient是Spring AI应用的对话客户端接口：

开发web服务接口

在Spring AI应用工程中，定义web服务接口，使用不同AI模型厂商的对话客户端协同完成用户客户端的问题需求：

在Spring AI应用工程中，也可以直接定义AI模型厂商的对话客户端实例：

Advisor可扩展组件接口描述

Advisor可扩展组件提供对话客户端的扩展能力，在对话会话的过程中，实现上下文信息的存储或者对接RAG平台数据的功能，在Spring AI应用工程中，配置定义对话客户端可扩展的内存存储实例ChatMemory，开发者可以在内存存储实例中实现上下文存储读写的需求，配置定义对话客户端可扩展的RAG向量存储引擎实例VectorStore，开发者可以在RAG向量存储引擎实例中实现RAG向量存储读写的需求：

对话客户端ChatClient可设置多个不同的Advisor可扩展组件，形成Advisor调用链：

Advisor可扩展组件的继承实现的抽象具体关系：

类ChatClientRequest

ChatClientRequest是对话客户端ChatClient的请求信息，作为Advisor调用链中的每个Advisor的输入参数：

类ChatClientResponse

ChatClientResponse是对话客户端ChatClient的响应信息，作为Advisor调用链中的每个Advisor的输出参数：

接口Ordered

Ordered是Advisor可扩展组件的顶层接口，标识每个Advisor在Advisor调用链中的调用顺序：

接口Advisor

Spring AI开发框架提供的Advisor可扩展组件的标准接口，每个Advisor实现类都需要实现该接口：

接口CallAdvisor

Spring AI开发框架提供的同步编程模式的CallAdvisor执行调用链的接口：

接口StreamAdvisor

Spring AI开发框架提供的异步流式编程模式的StreamAdvisor执行调用链的接口：

接口CallAdvisorChain

Spring AI开发框架提供的同步编程模式的CallAdvisorChain调用链的接口，ChatClient对话客户端可设置多个不同的Advisor可扩展组件的实现类，加入到Advisor调用链中，ChatClient对话客户端在处理上下文信息或者RAG数据的过程中，执行Advisor调用链中的Advisor可扩展组件：

接口StreamAdvisorChain

Spring AI开发框架提供的异步流式编程模式的StreamAdvisorChain调用链的接口，ChatClient对话客户端可设置多个不同的Advisor可扩展组件的实现类，加入到Advisor调用链中，ChatClient对话客户端在处理上下文信息或者RAG数据的过程中，执行Advisor调用链中的Advisor可扩展组件：

Advisor可扩展组件的调用链的继承实现的抽象具体关系：

Advisor可扩展组件业务流程

Advisor可扩展组件的执行调用链的业务流程：

1.Spring AI应用接收到用户客户端的Prompt提示词请求

2.Spring AI应用执行Advisor可扩展组件的调用链，获取新的Prompt提示词

3.Spring AI应用向AI模型发送Prompt提示词请求

4.AI模型接收到Spring AI应用的Prompt提示词请求，处理完业务逻辑，响应Spring AI应用的请求

5.Spring AI应用执行Advisor可扩展组件的调用链，处理AI模型的响应

6.Spring AI应用响应用户客户端的请求

同步编程模式与异步流式编程模式的区别

Spring AI开发框架支持的Advisor可扩展组件的同步编程模式与异步流式编程模式的区别，异步流式编程模式是采用异步非阻塞的网络模型，能大幅度提升Spring AI应用的系统吞吐量：

Prompt提示词接口描述

接口ModelRequest

对话模型的请求信息接口ModelRequest，所有对话模型的请求信息都实现该接口，包括提示词：

请求信息接口ModelRequest的继承实现的抽象具体关系：

接口ModelResponse

对话模型的响应信息接口ModelResponse，所有对话模型的响应信息都实现该接口：

响应信息接口ModelResponse的继承实现的抽象具体关系：

提示词类Prompt

提示词类Prompt的继承实现的抽象具体关系，其中，接口Message用于封装消息内容：

Spring AI消息内容接口

Spring AI消息内容接口的继承实现的抽象具体关系：

接口Content

消息内容顶层接口Content，所有内容消息类型都实现该接口：

消息内容顶层接口Content的继承实现的抽象具体关系：

接口Message

消息内容接口Message，所有消息内容类型都实现该接口：

消息内容接口Message的继承实现的抽象具体关系：

接口MediaContent

多媒体内容接口MediaContent：

多媒体内容接口MediaContent的继承实现的抽象具体关系：

抽象类AbstractMessage

消息内容的抽象类AbstractMessage，所有消息内容类型都实现该类：

消息内容的抽象类AbstractMessage的继承实现的抽象具体关系：

接口MessageType

消息内容的消息类型，其中，包括user类型，该类型的消息来自客户端用户，assistant类型，该类型的消息来自AI模型的响应，system类型，该类型的消息来自系统级别的指示，tool类型，该类型的消息来自工具调用中的功能需求：

消息内容为user类型的类：

消息内容为assistant类型的类：

消息内容为system类型的类：

消息内容为tool类型的类：

结构化输出接口描述

Spring AI开发框架支持输入输出参数的标准化处理，不同AI模型的开放API接口所支持的输入输出参数格式不同，Spring AI开发框架提供参数转换接口的支持，其业务流程：

接口StructuredOutputConverter

Spring AI开发框架提供的结构化输出的转换器接口，该接口支持输入Prompt提示词模版的定义以及格式化，以及支持AI模型响应的输出信息的格式化：

接口StructuredOutputConverter 的继承实现的抽象具体关系：

接口Converter

接口Converter是信息格式转换器，其支持函数式编程，开发者可根据具体需求实现不同的转换器：

接口FormatProvider

接口FormatProvider是信息格式提供者，开发者可根据具体需求定义不同的信息格式，提供给Converter转换器执行信息转换的操作：

使用自定义模板格式定义文本提示词Prompt以及系统默认的信息转换器：

使用自定义模板格式定义多模态的提示词Prompt：