Spring AI 学习指南：从入门到实践

随着人工智能技术的飞速发展，将AI能力集成到企业级Java应用中已成为开发者的重要需求。Spring AI 作为 Spring 生态中专为AI应用设计的新项目，旨在简化大语言模型（LLM）、向量数据库、Embedding 等AI组件在 Spring 应用中的集成与使用。本文将带你系统学习 Spring AI 的核心概念、快速上手步骤及典型实战场景。

一、什么是 Spring AI？

Spring AI 是由 Spring 团队推出的开源项目（GitHub: spring-projects/spring-ai），并非一个AI模型，而是一个面向AI应用的抽象层与生产就绪框架。它提供：

• 统一的 API 抽象（如 ChatClient, EmbeddingClient, VectorStore）
• 开箱即用的主流厂商支持（OpenAI、Azure OpenAI、Ollama、Amazon Bedrock、Google Vertex AI 等）
• 与 Spring Boot 自动配置、依赖注入、AOP、Reactive 编程天然集成
• 内置 Prompt 模板管理、输出解析器（Output Parsers）、RAG 支持等高级功能

二、快速开始：Hello World 示例

1. 添加依赖（Maven）：

<dependency>
  <groupId>org.springframework.ai</groupId>
  <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>0.8.1</version>
</dependency>

2. 配置 API Key（application.yml）：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: sk-xxxxxx  # 替换为你的 OpenAI Key
      chat:
        options:
          model: gpt-4o

3. 注入并调用 ChatClient：

@RestController
public class AiController {

    private final ChatClient chatClient;

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

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String msg) {
        return chatClient.call(msg).getContent();
    }
}

三、核心组件详解

1. ChatClient —— 对话交互中枢

封装 LLM 聊天能力，支持流式响应、系统/用户/助手角色消息、函数调用（Function Calling）等。

2. EmbeddingClient —— 向量化引擎

将文本转换为向量，用于语义搜索、RAG 等场景，支持本地模型（如 sentence-transformers）或云服务。

3. VectorStore —— 向量数据库抽象

统一操作 Chroma、Milvus、Qdrant、PostgreSQL(pgvector) 等向量数据库，实现文档存储、相似性检索。

四、实战：构建简易 RAG 应用

结合 VectorStore + ChatClient 实现基于知识库的问答：

1. 加载文档 → 分块 → 生成 Embedding → 存入 VectorStore
2. 用户提问 → 生成 Embedding → 检索 Top-K 相关片段
3. 拼接上下文 + Prompt 模板 → 调用 LLM 生成答案

Spring AI 提供 RagChatClient 和 RetrievalAugmentor 简化该流程，大幅提升开发效率。

五、最佳实践与注意事项

• ✅ 使用 @PromptTemplate 管理提示词，提升可维护性
• ✅ 合理设置超时、重试、限流，保障生产稳定性
• ✅ 敏感信息（API Key）务必通过环境变量或密钥管理服务注入
• ❌ 避免在 Controller 层直接拼接用户输入至 Prompt（防 Prompt 注入）
• ❌ 不建议在单体应用中嵌入大型本地模型（如 Llama3-70B），应考虑微服务化部署

六、结语

Spring AI 并非替代 LangChain 或 LlamaIndex，而是以 Spring 开发者熟悉的范式，降低 AI 工程化门槛。它让 Java 工程师无需深入底层模型细节，即可快速构建健壮、可观测、可运维的 AI 增强型应用。

🌟 延伸学习：
• 官方文档：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/
• GitHub 示例仓库：https://github.com/spring-projects/spring-ai-samples

作者：Java AI 工程师 | 持续更新 Spring 生态与 AI 工程化实践
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