从 0 到 1 学 Spring AI 1.0 GA：Java 工程师的 AI 开发入门实战

Spring AI 旨在简化 AI 模型在 Java 应用中的集成，支持多种模型提供者（如 OpenAI、Hugging Face）。它基于 Spring Boot 构建，提供熟悉的依赖注入和配置方式。1.0 GA 版本引入了关键特性，如统一的 API 接口、模型抽象层和自动配置。为什么 Java 工程师需要学习它？AI 正改变软件开发，Spring AI 让你无需深入底层细节，就能为应用添加智能

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869人浏览 · 2025-10-24 15:45:47

2501_93892127 · 2025-10-24 15:45:47 发布

从 0 到 1 学 Spring AI 1.0 GA：Java 工程师的 AI 开发入门实战

Spring AI 是 Spring 生态系统中的新兴框架，专为 Java 开发者设计，用于轻松集成人工智能模型（如大型语言模型）。它于 1.0 GA 版本发布，标志着稳定性和生产就绪性。本教程将引导你从零开始，掌握 Spring AI 的核心用法，并构建一个简单的文本生成应用。无论你是 AI 新手还是有经验的 Java 工程师，都能通过本指南快速上手。文章结构清晰，分步讲解，确保你理解每个环节。

1. Spring AI 简介与背景

2. 准备工作：设置开发环境

在开始编码前，确保你的开发环境已就绪。你需要：

JDK 17 或更高版本（Spring AI 依赖 Java 17+）。
Maven 或 Gradle 作为构建工具（本教程使用 Maven）。
IDE 如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse。

添加 Spring AI 依赖到 Maven 项目。打开 pom.xml 文件，添加以下内容：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.0.0</version> <!-- 使用 Spring AI 1.0 GA 版本 -->
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

运行 mvn clean install 安装依赖。现在，环境已配置好，我们可以进入核心概念。

3. Spring AI 核心概念

Spring AI 的核心是模型抽象层，主要包括：

模型（Model）：代表 AI 模型实例，如 OpenAI 的 GPT-4。
提示（Prompt）：输入给模型的请求，通常包含文本指令。
输出（Output）：模型的响应，可以是文本、JSON 或其他格式。

这些组件通过 Spring 的依赖注入管理。例如，定义一个提示模板：

import org.springframework.ai.prompt.PromptTemplate;

public class AiService {
    private final PromptTemplate promptTemplate;

    public AiService() {
        this.promptTemplate = new PromptTemplate("请生成一段关于{主题}的简短描述。");
    }

    public String generateText(String topic) {
        return promptTemplate.create(topic).getText();
    }
}

这里，PromptTemplate 使用占位符 {主题} 动态生成提示。Spring AI 自动处理模型调用。

4. 入门示例：构建一个简单的文本生成器

让我们实现一个“Hello World”应用：输入主题，输出 AI 生成的描述。首先，创建 Spring Boot 主类。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

@SpringBootApplication
public class SpringAiDemoApplication {

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

    @Bean
    public AiService aiService() {
        return new AiService(); // 注入自定义服务
    }
}

接下来，创建一个 REST 控制器来暴露 API：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class AiController {

    @Autowired
    private AiService aiService;

    @GetMapping("/generate")
    public String generateDescription(@RequestParam String topic) {
        return aiService.generateText(topic);
    }
}

运行应用后，访问 http://localhost:8080/generate?topic=科技，AI 将返回类似：“科技是推动社会进步的关键力量，涉及创新和数字化。” 的文本。这展示了 Spring AI 的基本集成。

5. 进阶实战：构建 AI 聊天机器人

现在，升级到更实用的场景：一个简单的聊天机器人。我们将使用 OpenAI 模型（需 API 密钥）。首先，配置 application.properties 文件：

spring.ai.openai.api-key=你的OpenAI密钥

然后，扩展服务类处理对话：

import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class ChatService {

    private final ChatClient chatClient;

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

    public String chat(String message) {
        return chatClient.generate(message).getText();
    }
}

更新控制器添加聊天端点：

@RestController
public class ChatController {

    @Autowired
    private ChatService chatService;

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

启动应用后，发送请求如 http://localhost:8080/chat?message=你好，介绍一下Spring AI，AI 将返回详细解释。这实现了可扩展的聊天功能，适合嵌入到 Web 或移动应用中。