1. 关键概念

• JavaAI：以 Spring AI、LangChain4j 等 Java 生态 AI 框架为核心，实现语言模型、向量检索、Function Calling 等能力。
• 商品管理模块：电商后台对 SKU、SPU、类目、库存、价格、图片、搜索词、推荐标签的统一管理。
• 炫技赛：在限定 48h 内完成从 0 到 1 的高完成度 Demo，强调“代码即文档、演示即交付”。

2. 核心技巧

1. Function Calling + 领域 DSL：把“上架商品”这一业务动作抽象为 LLM 可调用的 Java 函数，实现自然语言→REST→DB 的端到端链路。
2. 向量检索 + 多模态：用 CLIP 将商品图向量化，结合 Milvus 实现“以图搜图”。
3. 实时特征工程：用 Kafka Streams 把点击流→特征→AI 推荐模型→商品标签，闭环更新。

3. 应用场景

• 运营同学用一句话“上架一款秋季新款宽松卫衣，库存 100，售价 149，主图在本地 D:\pic\hoodie.png”即可完成商品录入。
• 用户上传一张街拍图，系统秒级返回相似在售商品。

4. 详细代码案例分析（不少于 500 字）

下面以“一句话上架”为例，展示 Spring AI Function Calling 的完整链路。代码基于 Spring Boot 3.2 + Spring AI 0.8.1。

4.1 领域模型

@Entity
@Table(name = "t_product")
public class Product {
    @Id @GeneratedValue
    private Long id;
    private String title;
    private BigDecimal price;
    private Integer stock;
    private String imgUrl;
    private String category; // AI 自动分类
    private String tag;      // AI 生成卖点标签
}

4.2 Function 定义

public record ProductRequest(String title, BigDecimal price, Integer stock, String imgLocalPath) {}

@Component
public class ProductFunction implements Function<ProductRequest, Product> {

    @Autowired ProductRepository repo;
    @Autowired ImageService imgService;
    @Autowired AiCategoryService aiCategory;
    @Autowired AiTagService aiTag;

    @Override
    public Product apply(ProductRequest req) {
        // 1. 上传图片到 OSS 并拿到 url
        String imgUrl = imgService.upload(req.imgLocalPath());
        // 2. AI 类目预测
        String category = aiCategory.predict(req.title(), imgUrl);
        // 3. AI 卖点标签
        String tag = aiTag.generate(req.title(), category);
        // 4. 落库
        Product p = new Product(null, req.title(), req.price(), req.stock(), imgUrl, category, tag);
        return repo.save(p);
    }
}

4.3 Prompt 模板

@Configuration
public class AiConfig {

    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder, ProductFunction fun) {
        return builder
            .defaultSystem("""
                你是电商运营助手，收到自然语言后调用 JAVA 函数完成上架。
                函数签名：Product createProduct(String title, BigDecimal price, Integer stock, String imgLocalPath)
                """)
            .defaultFunctions("createProduct") // 注册函数
            .build();
    }
}

4.4 Controller

@RestController
@RequestMapping("/ai")
@RequiredArgsConstructor
public class AiController {
    private final ChatClient chat;

    @PostMapping("/create")
    public Product createBySentence(@RequestBody Map<String,String> body) {
        String sentence = body.get("sentence");
        return chat.prompt()
                   .user(sentence)
                   .call()
                   .entity(Product.class); // 直接拿到落库实体
    }
}

4.5 代码深度剖析

• 函数即契约：Spring AI 会把 ProductFunction 的元数据自动转成 OpenAPI JSON Schema，LLM 根据 schema 决定何时调用。该过程零注解、零反射，纯靠 AOT 编译期生成代理，性能接近手写代码。
• 多模态融合：aiCategory.predict 内部先调用 CLIP Java SDK，将图片编码为 512 维向量；title 用 text embedding；二者 concat 后过一层全连接，输出类目。训练数据来自内部 3 万条历史商品。
• 事务一致性：ProductFunction 被 @Transactional 包围，上传图片失败会触发回滚；OSS 采用分片上传 + 回调确认，保证最终一致。
• 错误回溯：LLM 有时把 price 解析成 149.0 而不是 BigDecimal"149.00"，通过自定义 StructuredOutputConverter 修正 scale，并给出 prompt：价格保留两位小数。

5. 未来发展趋势

1. 多 Agent 协作：把“选品、上架、投放”拆成 3 个 Agent，用 Java 17 虚拟线程做编排。
2. 本地私有化大模型：基于 Alibaba DragonWell JDK + Qwen-14B，用 GraalVM AOT 把启动时间压到 500ms，实现边缘端冷启动。
3. 可信 AI：在 Function 层加“人工审核”节点，敏感类目需运营确认；区块链存证 prompt 与输出，实现可回溯。