Spring AI Alibaba 提示词入门：从零开始掌握AI对话技巧

本文介绍了Spring AI Alibaba中提示词的核心用法，帮助开发者快速掌握与AI对话的技巧。文章从提示词的概念和重要性讲起，指出清晰的提问能获得更精准的回答。接着详细说明了环境准备步骤，包括获取阿里云API Key和创建Spring Boot项目。重点讲解了三种提示词用法：基础对话、角色设定和结构化提示，每种方式都配有Java代码示例和测试方法。通过本文，读者可以学会如何有效构建提示词，优

心里裹着光的人

1106人浏览 · 2025-11-09 23:03:43

心里裹着光的人 · 2025-11-09 23:03:43 发布

文章目录

Spring AI Alibaba 提示词入门：从零开始掌握AI对话技巧

Spring AI Alibaba 提示词入门：从零开始掌握AI对话技巧

本文专为AI初学者设计，通过简单易懂的方式介绍Spring AI Alibaba中提示词的核心用法，带你快速上手AI应用开发。

什么是提示词？为什么它很重要？

提示词（Prompt）就是我们与AI模型对话时输入的问题或指令。想象一下，你向一位聪明的朋友提问：

❌ 模糊提问：“给我讲讲编程”
✅ 清晰提问：“用简单的语言给10岁孩子解释什么是Python编程”

显然，第二种方式会得到更好的回答。这就是提示词工程的核心——学会如何与AI有效沟通。

在Spring AI Alibaba中，提示词不仅仅是字符串，而是结构化的对话指令，能够指导AI生成更精准的回答。

环境准备：5分钟快速开始

1. 环境要求

在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：

JDK 17及以上（本文使用JDK 17）
Spring Boot 3.x及以上（本文使用Spring Boot 3.5.7）
Maven 3.6及以上

2. 获取API Key

访问阿里云百炼平台并登录你的账号
开通"百炼大模型"服务（新用户通常有一定免费额度）
在控制台中生成API Key并保存

使用某个模型时，建议开启该模型的"免费额度用完即停"功能，防止测试中超额扣费。

语音合成模型可以在这里找：

创建Spring Boot项目

1. 初始化项目

访问 start.spring.io 快速创建项目，配置如下：

Project: Maven
Language: Java
Spring Boot: 3.5.7
Group: com.example
Artifact: spring-ai-demo
Java: 17
Dependencies: Spring Web

点击"Generate"下载项目压缩包并解压到本地。

2. 配置pom.xml

在pom.xml中添加Spring AI Alibaba依赖和仓库配置：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.5.7</version>
        <relativePath/>
    </parent>
    
    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>spring-ai-demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>spring-ai-tts-demo</name>
    
    <properties>
        <java.version>17</java.version>
    </properties>
    
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
            <version>1.0.0-M5.1</version>
        </dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <!-- 添加Spring Milestones仓库 -->
    <repositories>
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>
</project>

由于Spring AI相关依赖尚未发布到中央仓库，所以需要添加Spring Milestones仓库。

配置应用参数

1. 配置API Key

在src/main/resources/application.yml中添加配置：

spring:
  application:
    name: spring-ai-demo
  ai:
    dashscope:
      api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY:}
    chat:
      options:
        model: qwen3-max # 设置默认的对话模型

安全提示：不建议将API Key直接写在代码中，可以通过环境变量设置：

Windows系统：

set AI_DASHSCOPE_API_KEY=你的API_KEY

Mac/Linux系统：

export AI_DASHSCOPE_API_KEY=你的API_KEY

核心功能：三种常用的提示词用法

用法一：基础对话（最简单）

这是最直接的用法，适合快速测试：

package com.example.spring_ai_demo.controller;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("/prompt")
public class PromptController {

    private final ChatClient chatClient;

    public PromptController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        this.chatClient = chatClientBuilder.build();
    }

    @GetMapping("/simple/chat")
    public String chat(String question) {
        return chatClient.prompt()
                .user(question)  // 用户提问
                .call()          // 调用AI
                .content();      // 获取回答
    }
}

测试：

http://localhost:8080/prompt/simple/chat?question=什么是Spring框架？

在这里插入图片描述

用法二：角色设定（更精准的回答）

通过设定AI角色，让回答更加专业：

	@GetMapping("/expert/chat")
    public String expertChat(String question) {
        return chatClient.prompt()
                .system("你是一位资深的Java开发专家，用简单易懂的方式回答技术问题。")
                .user(question)
                .call()
                .content();
    }

测试：

http://localhost:8080/prompt/expert/chat?question=什么是Spring框架？

在这里插入图片描述

用法三：提示词模板（动态内容）

当需要根据变量生成提示词时，使用模板：

	@GetMapping("/template/chat")
    public String templateChat(String name, String topic) {
        // 创建模板
        String template = "为{name}用故事的方式讲解{topic}，故事要生动有趣。";

        // 设置变量
        Map<String, Object> variables = Map.of(
                "name", name,
                "topic", topic
        );

        // 生成提示词
        PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(template);
        Prompt prompt = promptTemplate.create(variables);

        return chatClient.prompt(prompt).call().content();
    }

测试：

http://localhost:8080/prompt/template/chat?name=小明&topic=人工智能

在这里插入图片描述

PromptController完整代码

package com.example.spring_ai_demo.controller;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.chat.prompt.PromptTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Map;

@RestController
@RequestMapping("/prompt")
public class PromptController {

    private final ChatClient chatClient;

    public PromptController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        this.chatClient = chatClientBuilder.build();
    }

    @GetMapping("/simple/chat")
    public String chat(String question) {
        return chatClient.prompt()
                .user(question)  // 用户提问
                .call()          // 调用AI
                .content();      // 获取回答
    }

    @GetMapping("/expert/chat")
    public String expertChat(String question) {
        return chatClient.prompt()
                .system("你是一位资深的Java开发专家，用简单易懂的方式回答技术问题。")
                .user(question)
                .call()
                .content();
    }

    @GetMapping("/template/chat")
    public String templateChat(String name, String topic) {
        // 创建模板
        String template = "为{name}用故事的方式讲解{topic}，故事要生动有趣。";

        // 设置变量
        Map<String, Object> variables = Map.of(
                "name", name,
                "topic", topic
        );

        // 生成提示词
        PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(template);
        Prompt prompt = promptTemplate.create(variables);

        return chatClient.prompt(prompt).call().content();
    }
}

提示词设计小技巧

1. 明确具体

❌ “帮我写代码”
✅ “用Java写一个计算两个数字之和的方法，包含异常处理”

2. 提供上下文

❌ “优化这个”
✅ “我有一个用户注册方法，请检查代码并优化性能：[代码内容]”

3. 指定格式

❌ “列出学习步骤”
✅ “用Markdown列表格式列出学习Java的5个步骤”

4. 设定角色

❌ “解释这个概念”
✅ “作为一位有10年经验的架构师，向新人解释微服务架构”

常见问题解决

Q1: 依赖下载失败？

确保在pom.xml中添加了Spring Milestones仓库：

<repositories>
    <repository>
        <id>spring-milestones</id>
        <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
    </repository>
</repositories>

Q2: API密钥错误？

检查环境变量是否设置正确
确认百炼服务平台已开通
验证API密钥是否有剩余额度

Q3: 响应速度慢？

检查网络连接
确认使用的是合适的模型（如qwen-plus）
避免过长的提示词内容

总结

通过本教程，你已经掌握了：

✅ 提示词的基本概念 - 学会如何与AI有效沟通
✅ 环境搭建 - 5分钟创建Spring AI项目
✅ 三种核心用法 - 基础对话、角色设定、模板生成
✅ 完整示例 - 构建了自己的学习助手
✅ 实用技巧 - 设计高质量提示词的方法

核心要点记住：

提示词越明确，回答越精准
角色设定让AI更专业
模板让动态内容生成更简单

完整项目结构：

spring-ai-demo
├── src/main/java
│   └── com/example/spring_ai_demo
│       ├── controller
│       │   └── PromptController.java
│       └── SpringAiDemoApplication.java
├── src/main/resources
│   └── application.yml
└── pom.xml

现在你已经具备了使用Spring AI Alibaba进行基础AI对话开发的能力。继续实践，尝试为你的项目添加智能对话功能吧！

本项目代码已上传至github《https://github.com/zhaohualuo/spring-ai-demo.git》

下图是Spring AI Alibaba官方对提示词相关的实现，供参考学习；具体官方文档如下：《提示词 (Prompt)》
在这里插入图片描述