大模型应用开发 2 实战：基于 SpringAI 的智能客服原型开发

在当今数字化浪潮中，大语言模型（如 GPT 系列）正深刻改变企业服务模式。智能客服系统作为核心应用，能自动处理用户咨询、提升响应速度，并降低人力成本。本文将以 SpringAI 为基础，逐步引导您开发一个智能客服原型。SpringAI 是一个基于 Spring Boot 的轻量级框架，专为简化大模型集成而设计，支持快速构建 AI 驱动应用。整个过程无需复杂配置，只需基础 Java 知识。

一、环境准备与框架搭建

开发前，需确保环境完备：

1. 安装工具：JDK 17+、Maven 3.8+ 或 Gradle 7.0+，推荐使用 IntelliJ IDEA 作为 IDE。

2. 创建 Spring Boot 项目：通过 Spring Initializr（start.spring.io）生成项目骨架，添加依赖：

   • Spring Web：用于 RESTful API 开发
   • SpringAI Starter：集成大模型功能

   在 pom.xml 中添加 SpringAI 依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.springai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
        <version>1.0.0</version> <!-- 假设版本号 -->
    </dependency>
</dependencies>

1. 配置 API 密钥：在 application.properties 中设置大模型服务（如 OpenAI）的密钥：

spring.ai.api.key=your_api_key_here

二、核心功能实现：构建客服问答模块

智能客服的核心是处理用户输入并生成响应。SpringAI 提供了简洁的抽象层，屏蔽底层复杂性。

步骤 1：定义客服服务接口 创建一个服务类，处理用户查询。这里使用意图识别和响应生成：

import ai.springai.core.AIService;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class CustomerSupportService {

    private final AIService aiService;

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

    public String handleQuery(String userInput) {
        // 识别用户意图（如订单查询、产品咨询）
        String intent = aiService.detectIntent(userInput);
        
        // 基于意图生成响应
        String response = aiService.generateResponse(intent, userInput);
        return response;
    }
}

步骤 2：实现 RESTful API 端点 通过控制器暴露 HTTP 接口，接收用户输入并返回 AI 响应：

import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class SupportController {

    private final CustomerSupportService supportService;

    public SupportController(CustomerSupportService supportService) {
        this.supportService = supportService;
    }

    @PostMapping("/ask")
    public String askQuestion(@RequestBody String question) {
        return supportService.handleQuery(question);
    }
}

步骤 3：集成大模型调用 SpringAI 的 AIService 封装了模型调用。例如，使用 GPT-4 生成响应：

import ai.springai.core.AIService;
import ai.springai.core.ModelClient;

@Service
public class SimpleAIService implements AIService {

    private final ModelClient modelClient;

    public SimpleAIService(ModelClient modelClient) {
        this.modelClient = modelClient;
    }

    @Override
    public String detectIntent(String input) {
        // 简化意图识别：基于关键词
        if (input.contains("订单")) return "ORDER_QUERY";
        if (input.contains("产品")) return "PRODUCT_INFO";
        return "GENERAL";
    }

    @Override
    public String generateResponse(String intent, String input) {
        String prompt = "作为客服助手，请回复用户：" + input;
        return modelClient.generate(prompt); // 调用大模型
    }
}

三、测试与优化

原型开发完成后，需验证功能：

1. 本地测试：启动 Spring Boot 应用，使用 curl 或 Postman 发送请求：

   curl -X POST http://localhost:8080/ask -H "Content-Type: text/plain" -d "我的订单状态如何？"
   

   预期响应示例："您的订单已发货，预计 3 日内送达。"

2. 优化建议：

   • 意图识别增强：引入规则引擎或小样本学习，提升准确性。
   • 响应个性化：结合用户历史数据，定制回复内容。
   • 错误处理：添加异常捕获，如网络超时或无效输入：

     try {
         return supportService.handleQuery(question);
     } catch (AIException e) {
         return "抱歉，服务暂时不可用，请稍后再试。";
     }
     

四、总结与扩展

本文详细演示了基于 SpringAI 的智能客服原型开发。从环境搭建到核心功能实现，整个过程突出实用性和可扩展性。SpringAI 的模块化设计使开发者能快速迭代，例如添加多轮对话或情感分析模块。未来，可结合企业数据微调模型，打造更精准的客服系统。

通过此实战，您已掌握大模型应用开发的关键步骤。智能客服仅是起点，SpringAI 同样适用于知识库问答、自动化报告等场景。继续探索，您将解锁更多 AI 驱动的创新应用！