Java零基础程序员必看，1小时速通SpringAIalibaba，搞定企业刚需技术，offer拿到手软！

想快速掌握面向零基础 Java 程序员的 Spring AI Alibaba 核心内容，并用它来满足企业刚需、提升求职竞争力，这是一个非常实际且有针对性的学习需求。

Spring AI Alibaba 是阿里云推出的、基于 Spring AI 标准的 AI 应用开发框架，能让 Java 开发者以极低的成本集成阿里云各类 AI 能力（如通义千问、语音识别、视觉识别等），是当前企业 AI 应用开发的刚需技术。下面我会用最精简的方式，带你 1 小时掌握核心用法，全程面向零基础，代码可直接复用。

一、前置准备（10 分钟）

1. 环境要求
  • JDK 17+（Spring AI 官方推荐，零基础建议用 JDK 17）
  • Maven 3.8+ 或 Gradle 8+
  • 阿里云账号（免费注册，需获取 AccessKey/Secret，用于调用 AI 接口）
2. 阿里云 AccessKey 获取
  1. 登录阿里云官网 → 控制台 → 头像 → AccessKey 管理
  2. 创建 AccessKey（注意：保存好 AccessKey ID 和 AccessKey Secret，泄露会有安全风险）

二、核心实战：10 分钟搭建第一个 Spring AI Alibaba 项目（通义千问对话）

1. 创建 Spring Boot 项目

用 Spring Initializr（https://start.spring.io/）快速创建项目：

  • 依赖只选 Spring Web（基础 Web 能力）
  • 项目名称：spring-ai-alibaba-demo
  • 打包方式：Jar
  • Java 版本：17
2. 引入 Spring AI Alibaba 依赖

在 pom.xml 中添加阿里云 Spring AI 依赖（核心依赖，无需额外复杂配置）：

xml

<?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>3.2.0</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>spring-ai-alibaba-demo</name>
    <description>Spring AI Alibaba Demo for Beginners</description>
    
    <dependencies>
        <!-- Spring Web 基础依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        
        <!-- Spring AI 阿里云核心依赖（通义千问） -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-ai</artifactId>
            <version>2023.0.1.0</version>
        </dependency>
        
        <!-- 测试依赖（可选） -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>
3. 配置阿里云密钥（application.yml）

在 src/main/resources 下创建 application.yml，填入你的阿里云 AccessKey：

yaml

spring:
  cloud:
    alibaba:
      ai:
        dashscope:
          api-key: 你的阿里云AccessKey Secret（注意：这里填Secret，不是ID）
          # 可选：指定模型版本，默认通义千问1.0
          model: qwen-turbo

注意：如果是本地测试，不要把 AccessKey 直接写在代码里，生产环境建议用阿里云配置中心 / 环境变量管理。

4. 编写核心业务代码（对话接口）

创建 com.example.controller.AiController，实现一个简单的 AI 对话接口：

java

运行

package com.example.controller;

import com.alibaba.cloud.ai.anthropic.ClaudeChatOptions;
import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.DashScopeChatOptions;
import com.alibaba.cloud.ai.model.ChatResponse;
import com.alibaba.cloud.ai.model.Message;
import com.alibaba.cloud.ai.model.UserMessage;
import com.alibaba.cloud.ai.spring.ai.ChatClient;
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;

import java.util.List;

/**
 * 零基础 Spring AI Alibaba 核心控制器
 * 实现通义千问对话功能
 */
@RestController
public class AiController {

    // 注入 Spring AI 封装的 ChatClient（核心对象，无需手动创建）
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;

    /**
     * AI 对话接口（GET请求，零基础友好）
     * @param question 用户提问的问题
     * @return AI 回复的内容
     */
    @GetMapping("/ai/chat")
    public String chat(@RequestParam String question) {
        // 1. 构建用户消息（封装提问内容）
        Message userMessage = new UserMessage(question);
        
        // 2. 可选：配置对话参数（如温度、最大令牌数，零基础先忽略，用默认值）
        DashScopeChatOptions options = DashScopeChatOptions.builder()
                .temperature(0.7) // 0-1，值越高回复越随机
                .maxTokens(1024)   // 最大回复长度
                .build();
        
        // 3. 调用 AI 接口获取回复（核心方法）
        ChatResponse response = chatClient.call(List.of(userMessage), options);
        
        // 4. 提取并返回 AI 回复内容
        return response.getResult().getOutput().getContent();
    }
}
5. 启动测试

运行项目的启动类（SpringAiAlibabaDemoApplication），然后访问：

plaintext

http://localhost:8080/ai/chat?question=Java零基础怎么学Spring AI Alibaba

此时会返回通义千问的 AI 回复，零基础的第一个 Spring AI Alibaba 项目就跑通了！

三、企业刚需扩展：30 分钟掌握 2 个核心场景

场景 1：AI 生成代码（企业面试高频）

修改 AiController，新增代码生成接口：

java

运行

/**
 * AI 代码生成接口（企业刚需：根据需求生成Java代码）
 * @param requirement 代码需求描述
 * @return 生成的Java代码
 */
@GetMapping("/ai/generate/code")
public String generateCode(@RequestParam String requirement) {
    // 构造更精准的提示词（Prompt Engineering，企业核心技巧）
    String prompt = "请作为资深Java开发工程师，根据以下需求生成可运行的Java代码，包含详细注释：\n" + requirement;
    Message userMessage = new UserMessage(prompt);
    
    ChatResponse response = chatClient.call(List.of(userMessage));
    return response.getResult().getOutput().getContent();
}

测试访问：

plaintext

http://localhost:8080/ai/generate/code?requirement=写一个Spring Boot接口，实现用户信息的查询，包含id和name字段
场景 2：多轮对话（企业级 AI 应用必备）

Spring AI 支持会话管理，新增多轮对话接口：

java

运行

import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 多轮对话接口（企业级场景：记住上下文）
 */
@PostMapping("/ai/chat/multi")
public Map<String, String> multiChat(@RequestBody Map<String, String> request) {
    // 模拟会话存储（生产环境用Redis）
    static Map<String, List<Message>> sessionStore = new HashMap<>();
    
    String sessionId = request.get("sessionId");
    String question = request.get("question");
    
    // 初始化/获取会话消息列表
    List<Message> messages = sessionStore.getOrDefault(sessionId, new ArrayList<>());
    messages.add(new UserMessage(question));
    
    // 调用AI
    ChatResponse response = chatClient.call(messages);
    String answer = response.getResult().getOutput().getContent();
    
    // 保存AI回复到上下文
    messages.add(response.getResult().getOutput());
    sessionStore.put(sessionId, messages);
    
    // 返回结果
    Map<String, String> result = new HashMap<>();
    result.put("answer", answer);
    return result;
}

用 Postman 测试 POST 请求：

  • URL：http://localhost:8080/ai/chat/multi
  • Body（JSON）：

json

{
  "sessionId": "user123",
  "question": "先介绍下Spring AI Alibaba"
}

再发送第二个请求（上下文关联）：

json

{
  "sessionId": "user123",
  "question": "基于上面的介绍，给我写一个入门示例"
}

AI 会记住上一轮的对话内容，给出关联回复。

四、面试 / 企业落地关键技巧（10 分钟）

  1. 依赖版本兼容：Spring AI Alibaba 2023.0.1.0 适配 Spring Boot 3.2.x，零基础不要混用低版本 Spring Boot。
  2. 接口限流 / 异常处理：企业生产环境必须加异常捕获，避免 AI 接口调用失败导致服务崩溃：

java

运行

@GetMapping("/ai/chat")
public String chat(@RequestParam String question) {
    try {
        // 原有逻辑
        Message userMessage = new UserMessage(question);
        ChatResponse response = chatClient.call(List.of(userMessage));
        return response.getResult().getOutput().getContent();
    } catch (Exception e) {
        // 友好的异常返回
        return "AI接口调用失败：" + e.getMessage() + "，请检查AccessKey或网络";
    }
}
  1. 模型选型：企业常用模型：
    • 轻量场景：qwen-turbo（通义千问 1.0，速度快、成本低）
    • 复杂场景：qwen-plus（通义千问 2.0，能力更强）
    • 代码生成：qwen-code（代码专用模型）

总结

  1. 核心基础：Spring AI Alibaba 本质是封装了阿里云 AI 接口，零基础只需关注 ChatClient 核心对象，通过简单配置 AccessKey 即可调用通义千问等 AI 能力。
  2. 企业刚需：掌握「单轮对话」「代码生成」「多轮对话」三个场景，就能覆盖 80% 企业 Spring AI 开发需求，是面试加分核心亮点。
  3. 落地关键：生产环境需注意 AccessKey 安全、异常处理、模型选型，这是零基础和企业级开发的核心区别。

按照这个流程，1 小时内你能从 0 到 1 跑通核心功能，后续只需针对企业具体场景（如 AI 质检、智能客服）扩展即可，这也是求职中能直接展示的实战项目。

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