本文详细介绍了如何使用Spring AI框架，通过ChatClient接口对接国产大模型MiniMax。文章从项目搭建、配置、调用方法到流式响应、Prompt模板、元数据添加等方面进行了全面解析，并强调了Spring AI对Java工程师的低门槛和易上手特性。对于想要了解和入门AI技术的Java开发者来说，这是一份极具参考价值的实战指南。

前言

作为一个写了10年Java的老CRUD，我一直在想一个问题：

AI时代，Java工程师真的要被淘汰吗？

答案当然是不。但我们确实需要学点新东西。

好消息是：Spring AI 已经把AI对接做得非常友好了。如果你用过Spring Data JPA、RestTemplate、WebClient，你会发现 Spring AI 的风格完全一致——熟悉的注解，熟悉的Fluent API，熟悉的Spring味儿。

今天我就用真实项目代码，手把手教大家如何用 Spring AI 的 ChatClient 对接国产大模型 MiniMax，实现流式对话。

项目结构：三行代码就能跑

先看项目的 pom.xml：

<!-- Spring Boot 4.0.5 + Spring AI 2.0.0-M4 -->
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>4.0.5</version>
</parent>
<dependencies>
<!-- WebFlux 支持流式响应 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<!-- MiniMax 自动配置 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-model-minimax</artifactId>
</dependency>
</dependencies>

配置就更简单了，application.properties 三行搞定：

spring.ai.minimax.base-url=api.minimax.chat
spring.ai.minimax.api-key=你的APIKey
spring.ai.minimax.chat.options.model=minimax-m2.7

不需要写任何配置类，Spring Boot自动配置会帮你搞定一切。

最简调用：和AI聊个天

@RestController
@RequestMapping("minimax")
public class MiniMaxController {
@Resource
private MiniMaxChatModel miniMaxChatModel;  // 自动注入
// 第一种：直接字符串输入
@GetMapping("/call")
public Mono<String> call(@RequestParam("question") String question) {
ChatClientchatClient= ChatClient.builder(miniMaxChatModel).build();
return Mono.fromCallable(() ->
chatClient.prompt(new Prompt(question))
.call()
.content()
).subscribeOn(Schedulers.boundedElastic());
}
}

访问 GET /minimax/call?question=你好，AI就回复了。

像不像当年用 RestTemplate 调用外部API？ 熟悉的风格，熟悉的味道。

Streaming流式响应：打字机效果

这是AI应用最常见的需求——一个字一个字往外蹦，而不是等AI说完再一次性返回。

// 第二种：流式输出（SSE）
@GetMapping(value = "/stream/str", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> streamStr(@RequestParam("question") String question) {
ChatClient chatClient = ChatClient.create(miniMaxChatModel);
return chatClient.prompt(question)
.stream()
.content();  // 返回 Flux<String>，每个字单独推送
}

返回头记得加 TEXT_EVENT_STREAM_VALUE，浏览器/SSE客户端才能正常接收。

Prompt模板：动态参数终于优雅了

以前写Prompt要字符串拼接，又丑又不安全。ChatClient的模板语法简洁多了：

@GetMapping("/call/prompt")
public Mono<String> callPrompt(@RequestParam("player") String player) {
ChatClient chatClient = ChatClient.create(miniMaxChatModel);
return Mono.fromCallable(() -> chatClient
.prompt()
.user(u ->
u.text("请输出NBA球员{player}的最高得分")
.param("player", player)
)  // 动态参数
.call()
.content()
).subscribeOn(Schedulers.boundedElastic());
}

模板变量语法：{变量名}，运行时通过 .param() 替换。

支持链式调用，代码可读性拉满。

元数据：给AI请求加上下文

实际业务中，我们经常需要给请求加一些会话ID、用户ID之类的元数据：

@GetMapping(value = "/stream/metadata", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> streamMetadata(@RequestParam("question") String question) {
ChatClient chatClient = ChatClient.create(miniMaxChatModel);
return chatClient.prompt()
.user(u -> u.text(question).metadata("my name", "why"))  // 加元数据
.advisors(new SimpleLoggerAdvisor())   // 日志Advisors
.stream()
.content();
}

Advisors 是Spring AI的特色功能，可以理解为"拦截器"：

• SimpleLoggerAdvisor —— 打印请求/响应日志
• MessageChatMemoryAdvisor —— 实现多轮对话记忆
• QuestionAnswerAdvisor —— RAG增强检索

多模型支持：一行代码切换供应商

想把MiniMax换成别的模型？只需要改配置，代码几乎不用动：

// 同一个ChatClient，换个模型就能用
ChatClient chatClient = ChatClient.create(miniMaxChatModel);  // MiniMax
ChatClient chatClient = ChatClient.create(openAiChatModel); // OpenAI
ChatClient chatClient = ChatClient.create(deepseekChatModel); // DeepSeek

Spring AI屏蔽了不同AI供应商的API差异，一次编写，随处运行。

Java老兵的个人感悟

说实话，刚接触Spring AI的时候我是拒绝的——又要学新东西？

但真正用起来后发现：

1. 上手成本极低 —— 会Spring Boot就会用，AutoConfiguration全搞定
2. 代码风格一致 —— ChatClient和RestTemplate、WebClient一脉相承
3. 国产支持好 —— MiniMax、DeepSeek、豆包都有官方支持
4. 生态在成长 —— RAG、Agent、Tool Calling都在快速完善

对于Java工程师来说，Spring AI是最低成本的AI入门姿势。不用学Python，不用换框架，用你熟悉的Java和Spring Boot，就能对接最火的AI大模型。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

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6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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