Java大模型开发入门 (13/15)：拥抱官方标准 - Spring AI框架入门与实践-EW帮帮网

在这里插入图片描述

前言

到目前为止，我们整个系列的旅程都是在功能强大的LangChain4j框架上构建的。它就像一个装备齐全的“瑞士军刀”，为我们提供了构建RAG和Agents所需的所有底层和高层工具。

然而，在Java企业级开发的世界里，有一个名字我们永远无法忽视——Spring。当AI浪潮来袭，Spring官方团队自然不会缺席。他们推出了自己的解决方案：Spring AI。

那么，Spring AI是什么？它和我们已经熟练使用的LangChain4j是什么关系？是竞争者还是协作者？它能为我们带来什么新的价值？今天，我们将一起探索这个由Spring官方打造的AI框架，体验它所带来的“原生”开发感受。

第一部分：什么是Spring AI？

Spring AI是一个应用框架，旨在将AI功能（特别是基于大语言模型的功能）以一种**“Spring原生”**的方式，无缝集成到企业级应用中。

它的核心设计哲学不是从零开始创造一切，而是：

提供统一的顶层抽象：无论底层模型是来自OpenAI、Google、Azure还是HuggingFace，Spring AI都力求提供一套统一的、面向接口的API，如ChatClient和EmbeddingClient。
拥抱Spring生态：充分利用Spring Boot的自动配置、依赖注入和外部化配置等核心特性。你不需要手动创建客户端，只需要在application.properties中填写配置，相应的Bean就会被自动创建和注入。
可移植性：它的目标是让你的业务代码与具体的AI模型提供商解耦。理论上，你只需要修改配置文件，就能从OpenAI切换到Azure OpenAI，而无需改动Java代码。

Spring AI vs. LangChain4j：是什么关系？
它们并非严格的竞争关系，而是不同层面的抽象。Spring AI更侧重于简化集成和提升Spring开发者的体验。事实上，Spring AI的某些模块底层就是由LangChain4j驱动的！你可以把Spring AI看作是一个更高层次的“门面”，它为你整合了包括LangChain4j在内的多种AI库，并用一层标准的Spring接口将其包装起来。

第二部分：在Spring Boot中集成Spring AI

让我们在一个新的分支或项目中，体验一下Spring AI的配置过程。

修改pom.xml
Spring AI有自己的BOM（Bill of Materials）来管理版本。我们需要先引入BOM，再添加具体的Starter。

  <properties>
       <java.version>21</java.version>
       <!-- 定义Spring AI的版本 -->
       <spring-ai.version>1.0.0-M3</spring-ai.version>
   </properties>

   <dependencyManagement>
       <dependencies>
           <dependency>
               <groupId>org.springframework.ai</groupId>
               <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
               <version>${spring-ai.version}</version>
               <type>pom</type>
               <scope>import</scope>
           </dependency>
       </dependencies>
   </dependencyManagement>

   <dependencies>
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
       </dependency>

       <dependency>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
           <scope>test</scope>
       </dependency>

       <!-- Spring AI OpenAI Starter -->
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.ai</groupId>
           <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
       </dependency>

       <!-- Spring AI Vector Store - Simple (内存向量存储) -->
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.ai</groupId>
           <artifactId>spring-ai-transformers-spring-boot-starter</artifactId>
       </dependency>

       <!-- JSON处理 -->
       <dependency>
           <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
           <artifactId>jackson-databind</artifactId>
       </dependency>

       <!-- Lombok -->
       <dependency>
           <groupId>org.projectlombok</groupId>
           <artifactId>lombok</artifactId>
           <optional>true</optional>
       </dependency>
   </dependencies>


   <build>
       <plugins>
           <plugin>
               <groupId>org.springframework.boot</groupId>
               <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
           </plugin>
       </plugins>
   </build>
   <repositories>
       <repository>
           <id>spring-milestones</id>
           <name>Spring Milestones</name>
           <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
           <snapshots>
               <enabled>false</enabled>
           </snapshots>
       </repository>
       <repository>
           <id>spring-snapshots</id>
           <name>Spring Snapshots</name>
           <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
           <releases>
               <enabled>false</enabled>
           </releases>
       </repository>
   </repositories>

注意：请根据Spring AI的最新发布情况调整版本和仓库配置。

修改application.properties
Spring AI有自己的一套配置属性，命名空间是spring.ai。


# ==========================================
# Spring AI Demo 配置文件
# ==========================================

# 服务器端口配置
server.port=8080

# ==========================================
# Spring AI OpenAI 配置
# ==========================================

# OpenAI API密钥 (请设置环境变量 OPENAI_API_KEY)
spring.ai.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY:your-api-key-here}

# OpenAI API基础URL (支持代理服务)
spring.ai.openai.base-url=${OPENAI_BASE_URL:https://yibuapi.com/}

# 聊天模型配置
spring.ai.openai.chat.options.model=${OPENAI_MODEL:gpt-4o-mini}
spring.ai.openai.chat.options.temperature=${OPENAI_TEMPERATURE:0.7}
spring.ai.openai.chat.options.max-tokens=${OPENAI_MAX_TOKENS:2000}

# ==========================================
# 应用程序配置
# ==========================================

# 应用名称
spring.application.name=springboot-langchain4j-demo

# 日志配置
logging.level.org.springframework.ai=DEBUG
logging.level.org.example.demo=DEBUG

# ==========================================
# Web配置
# ==========================================

# 静态资源配置
spring.web.resources.static-locations=classpath:/static/
spring.web.resources.cache.period=3600

# 编码配置
server.servlet.encoding.charset=UTF-8
server.servlet.encoding.enabled=true
server.servlet.encoding.force=true

仅仅这样配置，Spring AI的Starter就会为我们自动创建一个配置好的ChatClient Bean。

第三部分：实战 - 使用`ChatModel` 进行聊天

现在，我们将创建一个新的Service和Controller，体验一下ChatModel 的流畅API。

创建SpringAiService.java

package com.example.aidemoapp.service;

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.chat.prompt.PromptTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class SpringAiService {


   private final ChatModel chatModel;

       /**
 * 简单聊天对话
 */
public String getSimpleChatResponse(String userPrompt) {
    return chatModel.call(userPrompt);
}

/**
 * 使用模板的聊天对话
 */
public String getChatResponseWithTemplate(String topic, String style) {
    String template = "请用{style}的风格来介绍{topic}，内容要详细且有趣。";
    PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(template);
    Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of(
        "topic", topic,
        "style", style
    ));
    return chatModel.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();
}
}

代码解析：

我们没有看到任何OpenAi...相关的类，代码完全面向ChatModel 这个抽象接口。
API调用是链式的，非常清晰：定义提示 -> 发起调用 -> 获取内容。

创建SpringAiController.java

package com.example.aidemoapp.controller;

import com.example.aidemoapp.service.SpringAiService;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("/api/spring-ai")
@RequiredArgsConstructor
public class SpringAiController {

    private final SpringAiService springAiService;

    /**
     * 简单聊天接口
     */
    @GetMapping("/chat")
    public Map<String, Object> chat(@RequestParam("query") String query) {
        try {
            String response = springAiService.getSimpleChatResponse(query);
            return Map.of(
                "success", true,
                "data", response,
                "message", "聊天成功"
            );
        } catch (Exception e) {
            return Map.of(
                "success", false,
                "data", "",
                "message", "聊天失败: " + e.getMessage()
            );
        }
    }

    /**
     * 模板聊天接口
     */
    @PostMapping("/chat/template")
    public Map<String, Object> chatWithTemplate(@RequestBody Map<String, String> request) {
        try {
            String topic = request.get("topic");
            String style = request.get("style");
            String response = springAiService.getChatResponseWithTemplate(topic, style);
            return Map.of(
                "success", true,
                "data", response,
                "message", "模板聊天成功"
            );
        } catch (Exception e) {
            return Map.of(
                "success", false,
                "data", "",
                "message", "模板聊天失败: " + e.getMessage()
            );
        }
    }
}

第四步：对比与思考

现在我们可以清楚地看到Spring AI和LangChain4j在设计哲学上的异同：

配置方式：两者都支持外部化配置，但命名空间不同。Spring AI的spring.ai.*对于Spring开发者来说更具辨识度。
核心抽象：
- Spring AI：核心是ChatModel ，一个非常直接、面向任务的客户端。它的目标是让你用最少的代码完成最常见的任务。
- LangChain4j：核心是ChatLanguageModel接口和AiServices工厂/注解。它更侧重于将一个Java接口映射为一个AI服务，提供了更灵活的、声明式的编程模型。
易用性：
- 对于简单的聊天或嵌入任务，Spring AI的ChatClient极其简单直接，学习成本几乎为零。
- 对于构建复杂的RAG或Agent流，LangChain4j通过RetrievalAugmentor和@Tool等组件提供了更结构化、更专门的解决方案。

我应该用哪个？

如果你是Spring重度用户，且需求是快速将聊天、RAG等标准功能集成到应用中，Spring AI是你的不二之选。它的无缝集成和极低的上手门槛会让你事半功倍。
如果你需要构建高度定制化的AI工作流，或者需要使用一些LangChain4j独有的高级功能，直接使用LangChain4j会给你更大的灵活性和控制力。

好消息是，你不必二选一。你完全可以在一个Spring AI项目中使用LangChain4j的组件，它们可以和谐共存。

总结

今天，我们探索了Spring官方的AI解决方案——Spring AI。我们了解了它以“Spring原生体验”为核心的设计思想，并通过ChatClient体验了其简洁流畅的API。

我们现在武器库中又增添了一件利器。我们既有功能全面、灵活强大的LangChain4j，又有与Spring生态无缝集成的Spring AI。作为开发者，我们可以根据项目的具体需求，选择最合适的工具。

在我们开发之旅接近尾声时，我们已经探索了多种工具和技术。但无论技术如何，将AI应用推向生产环境，都会面临一些共通的挑战。

源码获取

本文中所有实战代码均已同步更新至Gitee仓库。建议您git pull拉取最新代码，对照本文进行学习。

Gitee仓库地址: https://gitee.com/chaocloud/spring-ai-demo

下一篇预告：
《Java大模型开发入门 (14/15)：生产环境考量 - 成本、安全与性能优化》—— 我们将从编码转向工程，探讨在生产环境中部署和运维一个LLM应用时，必须考虑的成本控制、安全防护和性能优化等关键问题。

Java大模型开发入门 (13/15)：拥抱官方标准 - Spring AI框架入门与实践

前言

第一部分：什么是Spring AI？

第二部分：在Spring Boot中集成Spring AI

第三部分：实战 - 使用`ChatModel` 进行聊天

第四步：对比与思考

总结

网站公告

今日签到

热门文章

最新发布

Java大模型开发入门 (13/15)：拥抱官方标准 - Spring AI框架入门与实践

前言

第一部分：什么是Spring AI？

第二部分：在Spring Boot中集成Spring AI

第三部分：实战 - 使用ChatModel 进行聊天

第四步：对比与思考

总结

网站公告

今日签到

热门文章

最新发布

第三部分：实战 - 使用`ChatModel` 进行聊天