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SpringAI的使用

news 2025/8/4 13:38:51

Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 应用开发框架，旨在简化 AI 模型（如大语言模型、嵌入模型等）与 Spring 生态的集成，提供统一的 API 抽象，支持多类 AI 服务（如 OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face 等）和向量存储（如 Redis、Milvus 等），让开发者更专注于业务逻辑而非 AI 服务的底层调用细节。

一、核心概念

在使用 Spring AI 前，需理解几个核心概念：

  • 模型（Model）：AI 服务的抽象（如大语言模型、嵌入模型），Spring AI 提供统一接口，屏蔽不同厂商（如 OpenAI、Anthropic）的差异。
  • 提示（Prompt）：输入给模型的指令或问题，由提示文本（Prompt Text） 和系统消息（System Message） 组成（系统消息用于定义模型的行为）。
  • 响应（Response）：模型返回的结果，包含生成的文本、元数据（如令牌数、耗时）等。
  • 提示模板（Prompt Template）：动态生成提示的模板，支持变量填充（类似模板引擎），适用于需要动态参数的场景。
  • 函数调用（Function Calling）：模型根据问题自动调用外部工具（如数据库查询、API 调用）的能力，Spring AI 提供工具注册和调用机制。
  • 向量存储（Vector Store）：存储嵌入向量（文本的数值表示）的组件，用于相似性检索（核心用于 RAG 场景）。

二、环境搭建

Spring AI 基于 Spring Boot，需通过 starters 引入依赖。目前最新稳定版为 0.8.1（需注意版本兼容性）。

1. 依赖配置（Maven）

以集成 OpenAI 为例，在 pom.xml 中添加：

<!-- Spring Boot 基础依赖 -->
<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.2.0</version><relativePath/>
</parent><dependencies><!-- Spring AI OpenAI 集成 --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId><version>0.8.1</version></dependency><!-- Web 依赖（可选，用于接口暴露） --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency>
</dependencies><!-- Spring AI 仓库（部分版本需指定） -->
<repositories><repository><id>spring-milestones</id><name>Spring Milestones</name><url>https://repo.spring.io/milestone</url><snapshots><enabled>false</enabled></snapshots></repository>
</repositories>
2. 配置 AI 服务密钥

在 application.yml 中配置 OpenAI 的 API 密钥（其他服务如 Azure OpenAI、Hugging Face 配置类似）：

spring:ai:openai:api-key: "你的OpenAI API密钥"  # 从 OpenAI 控制台获取# 可选：指定模型（默认使用 gpt-3.5-turbo）chat:model: gpt-3.5-turbo# 超时配置timeout: 30000

三、基础使用：调用大语言模型（LLM）

Spring AI 对大语言模型的调用封装在 ChatClient 接口中，通过注入即可使用。

1. 简单文本对话
import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.chat.prompt.SystemMessage;
import org.springframework.ai.chat.prompt.UserMessage;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
public class ChatController {// 注入 ChatClient（由 Spring AI 自动配置，基于 openai  starter）private final ChatClient chatClient;public ChatController(ChatClient chatClient) {this.chatClient = chatClient;}@GetMapping("/chat")public String chat(@RequestParam String question) {// 1. 构建提示（系统消息 + 用户问题）Prompt prompt = new Prompt(new SystemMessage("你是一个友好的助手，用简洁的语言回答问题。"),new UserMessage(question));// 2. 调用模型ChatResponse response = chatClient.call(prompt);// 3. 返回生成的内容return response.getResult().getOutput().getContent();}
}

启动应用后，访问 http://localhost:8080/chat?question=Spring AI 是什么，即可得到模型的回答。

2. 使用提示模板（动态生成提示）

当提示需要动态参数（如用户输入、数据库查询结果）时，可使用 PromptTemplate：

import org.springframework.ai.chat.prompt.PromptTemplate;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;@Service
public class RecommendService {private final ChatClient chatClient;public RecommendService(ChatClient chatClient) {this.chatClient = chatClient;}// 根据用户兴趣推荐书籍public String recommendBooks(String userInterest) {// 1. 定义提示模板（使用 {variable} 作为占位符）String template = "用户喜欢 {interest}，请推荐 3 本相关的经典书籍，每本简要说明理由。";// 2. 填充变量Map<String, Object> variables = new HashMap<>();variables.put("interest", userInterest);// 3. 生成 PromptPromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(template, variables);Prompt prompt = promptTemplate.create();// 4. 调用模型return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();}
}

四、高级特性：函数调用（Function Calling）

函数调用允许模型根据问题自动触发外部工具（如查询数据库、调用天气 API），适用于需要模型结合外部数据回答的场景。

1. 定义工具函数

首先定义一个工具类，用 @Tool 注解标记可被模型调用的方法：

import org.springframework.ai.core.Tool;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.time.LocalDate;
import java.time.format.DateTimeFormatter;@Component
public class WeatherTool {// 模拟查询天气的工具函数@Tool("查询指定城市的天气，参数为城市名称（如北京）")public String getWeather(String city) {// 实际场景中可调用第三方天气 APIString date = LocalDate.now().format(DateTimeFormatter.ISO_DATE);return String.format("城市：%s，日期：%s，天气：晴朗，温度：25℃", city, date);}
}
2. 配置函数调用客户端

需使用 FunctionCallingChatClient 替代基础 ChatClient，并注册工具：

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.functions.FunctionCallingAdvisor;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class ChatConfig {// 注册工具并创建支持函数调用的 ChatClient@Beanpublic ChatClient chatClient(OpenAiChatModel openAiChatModel, WeatherTool weatherTool) {return ChatClient.builder(openAiChatModel).withAdvisor(new FunctionCallingAdvisor(weatherTool))  // 注册工具.build();}
}
3. 使用函数调用
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
public class WeatherController {private final ChatClient chatClient;public WeatherController(ChatClient chatClient) {this.chatClient = chatClient;}@GetMapping("/weather")public String getWeatherAnswer(@RequestParam String question) {// 模型会自动判断是否需要调用工具String response = chatClient.prompt().user(question).call().content();return response;}
}

当访问 http://localhost:8080/weather?question=上海今天的天气怎么样 时，模型会自动调用 WeatherTool.getWeather("上海")，并返回工具的结果。

五、向量存储与 RAG 应用

RAG（检索增强生成）是通过检索外部知识库（如文档、数据库）来增强模型回答准确性的技术，核心依赖向量存储。Spring AI 支持 Redis、Milvus、Pinecone 等向量存储。

1. 集成 Redis 向量存储

步骤 1：添加依赖

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

步骤 2：配置 Redis

spring:redis:host: localhostport: 6379ai:embedding:openai:  # 使用 OpenAI 的嵌入模型生成向量api-key: "你的OpenAI API密钥"redis:vector-store:index-name: knowledge_index  # 向量存储的索引名
2. 存储与检索向量
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingClient;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;@Service
public class KnowledgeService {private final VectorStore vectorStore;private final EmbeddingClient embeddingClient;public KnowledgeService(VectorStore vectorStore, EmbeddingClient embeddingClient) {this.vectorStore = vectorStore;this.embeddingClient = embeddingClient;}// 向向量存储添加文档（如知识库内容）public void addKnowledge() {// 模拟知识库文档Document doc1 = new Document("Spring AI 是 Spring 生态的 AI 开发框架，简化了 AI 模型的集成。");Document doc2 = new Document("Spring AI 支持 OpenAI、Azure OpenAI 等多种 AI 服务，提供统一 API。");// 存储文档（内部会自动调用嵌入模型生成向量）vectorStore.add(List.of(doc1, doc2));}// 检索与问题相关的文档public List<Document> searchRelatedDocs(String question) {// 检索相似度最高的 2 个文档return vectorStore.similaritySearch(question, 2);}
}
3. 构建 RAG 应用

结合检索到的文档和模型生成回答：

import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;@Service
public class RagService {private final KnowledgeService knowledgeService;private final ChatClient chatClient;public RagService(KnowledgeService knowledgeService, ChatClient chatClient) {this.knowledgeService = knowledgeService;this.chatClient = chatClient;}public String answerWithKnowledge(String question) {// 1. 检索相关文档List<Document> docs = knowledgeService.searchRelatedDocs(question);// 2. 构建提示（将文档作为上下文）String context = docs.stream().map(Document::getContent).collect(Collectors.joining("\n"));String promptText = String.format("基于以下上下文回答问题：\n%s\n问题：%s", context, question);// 3. 调用模型生成回答return chatClient.call(promptText);}
}

六、切换 AI 服务

Spring AI 的抽象层使切换不同 AI 服务非常简单，只需修改依赖和配置：

  • 切换到 Azure OpenAI：
    替换依赖为 spring-ai-azure-openai-spring-boot-starter，并修改配置：

    spring:ai:azure:openai:api-key: "你的Azure API密钥"endpoint: "你的Azure endpoint（如https://xxx.openai.azure.com/）"deployment-name: "你的部署名（如gpt-35-turbo）"

  • 切换到 Hugging Face：
    替换依赖为 spring-ai-huggingface-spring-boot-starter，配置 API 密钥和模型：

    spring:ai:huggingface:api-key: "你的Hugging Face API密钥"chat:model: "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1"

总结

Spring AI 核心价值在于：

  1. 统一抽象：屏蔽不同 AI 服务的差异，切换服务只需改配置；
  2. 简化集成：通过 Spring Boot starters 快速接入 AI 模型和向量存储；
  3. 增强能力：内置提示模板、函数调用、RAG 等高级特性，降低 AI 应用开发门槛。

更多细节可参考 Spring AI 官方文档，需注意其仍在快速迭代中，建议使用稳定版本。

http://www.lryc.cn/news/609222.html

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