作为 Java 开发者，当 AI 浪潮席卷而来时，如何在熟悉的 Spring 生态中快速拥抱大模型开发？Spring AI 的出现给出了答案。本文将从初学者视角出发，带你了解 Spring AI 的核心概念、使用方法，并介绍与之搭配的常用大模型，助你快速开启 AI 应用开发之旅。
一、Spring AI 是什么？为何要学？
Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 应用开发框架，它延续了 Spring 生态 "约定优于配置" 的设计理念，为开发者提供了统一的 API 接口，简化了与各类大模型的集成过程。对于 Java 开发者而言，Spring AI 的优势显而易见：
- 低学习成本：无需切换技术栈，用熟悉的 Spring 方式开发 AI 应用
- 多模型兼容：一套 API 适配主流大模型，避免重复开发
- 企业级特性：内置缓存、安全、异步等 Spring 生态核心能力
- 无缝集成：可与 Spring Boot、Spring Cloud 等现有组件完美配合
简单来说，Spring AI 就像一座桥梁，让 Java 开发者能更高效地利用大模型的能力，而不必深入研究各模型的底层细节。
二、Spring AI 核心概念与快速上手
1. 核心组件
Spring AI 的核心设计围绕 "模型" 和 "提示" 展开，主要包含以下组件：
- Model：大模型的抽象接口，定义了与模型交互的标准方法
- Prompt：提示信息封装，包含用户输入的文本和系统指令
- Response：模型返回结果的统一封装
- Embedding：文本向量转换工具，用于实现语义搜索等功能
- Vector Store：向量数据库接口，支持存储和检索文本向量
2. 快速入门步骤
以 Spring Boot 项目为例，使用 Spring AI 调用大模型只需 3 步：
第一步：引入依赖
在pom.xml中添加 Spring AI 相关依赖（以 OpenAI 为例）：
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
<version>0.8.1</version> <!-- 版本号请使用最新稳定版 -->
</dependency>
第二步：配置模型密钥
在application.properties中配置大模型的访问密钥：
spring.ai.openai.api-key=你的API密钥
spring.ai.openai.base-url=https://api.openai.com/v1
第三步：注入并使用模型
通过ChatClient接口调用大模型：
@RestController
public class AIController {
private final ChatClient chatClient;
// 构造函数注入ChatClient
public AIController(ChatClient chatClient) {
this.chatClient = chatClient;
}
@GetMapping("/ai/chat")
public String chat(String message) {
// 发送提示并获取响应
return chatClient.call(message);
}
}
短短几行代码，就完成了一个简单的 AI 对话接口开发 —— 这就是 Spring AI 带来的便捷性。
三、Spring AI 支持的常用大模型推荐
Spring AI 的一大优势是支持多模型适配，以下是几种常用的大模型及其适用场景，初学者可根据需求选择：
1. OpenAI 系列模型
代表模型：GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o
特点：通用能力强，对话流畅度高，支持多轮对话、函数调用、图像生成等功能。
适用场景：聊天机器人、内容生成、智能问答等通用场景
集成注意：需要申请 OpenAI API 密钥，国内使用需注意网络环境
2. 阿里云通义千问
代表模型：Qwen-7B、Qwen-14B、Qwen-Plus
特点：中文支持优秀，针对国内场景优化，响应速度快，提供多种参数规模模型。
适用场景：中文内容创作、智能客服、本地化 AI 应用
集成优势：阿里云生态内部署方便，支持国内网络环境直接调用
3. 百度文心一言
代表模型：ERNIE-Bot、ERNIE-Bot-turbo
特点：对中文语义理解深刻，擅长知识问答和多轮对话，支持插件扩展。
适用场景：知识密集型应用、教育类工具、企业智能助手
优势：国内合规性好，文档丰富，社区支持活跃
4. 讯飞星火大模型
代表模型：星火 V3.0、星火认知大模型
特点：在数学推理、逻辑分析方面表现突出，支持多模态交互。
适用场景：数据分析、教育辅导、智能办公系统
集成特点：提供完善的 Java SDK，与 Spring AI 兼容性良好
5. 开源模型（Llama 2、ChatGLM 等）
对于有私有化部署需求的场景，开源大模型是理想选择。Spring AI 通过自定义模型接口，可轻松集成 Llama 2、ChatGLM 等开源模型。
优势：数据隐私性好，可本地化部署，成本可控
注意事项：需要自行解决模型训练、部署和优化问题，对硬件资源有一定要求
三、Spring AI 实战：调用大模型生成文本
下面通过一个简单示例，展示如何使用 Spring AI 调用大模型生成产品描述：
1. 配置依赖（以通义千问为例）
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-qwen-spring-boot-starter</artifactId>
<version>0.8.1</version>
</dependency>
2. 配置模型参数
spring.ai.alibaba.qwen.api-key=你的API密钥
spring.ai.alibaba.qwen.model=qwen-plus
spring.ai.alibaba.qwen.temperature=0.7 # 控制生成内容的随机性，0-1之间
3. 实现文本生成功能
@Service
public class ProductDescriptionService {
private final ChatClient chatClient;
public ProductDescriptionService(ChatClient chatClient) {
this.chatClient = chatClient;
}
public String generateDescription(String productName, String features) {
// 构建提示信息
String prompt = String.format(
"请为一款名为'%s'的产品生成销售描述，突出以下特点：%s。要求语言生动，符合电商平台风格。",
productName, features
);
// 调用大模型
return chatClient.call(prompt);
}
}
4. 控制器调用
@RestController
@RequestMapping("/product")
public class ProductController {
@Autowired
private ProductDescriptionService descriptionService;
@GetMapping("/description")
public String getDescription(String name, String features) {
return descriptionService.generateDescription(name, features);
}
}
通过这个简单的例子可以看到，借助 Spring AI，我们无需关注通义千问的 API 细节，只需通过ChatClient即可完成调用，大大简化了开发流程。
四、学习资源与进阶方向
掌握 Spring AI 的基础使用后，可从以下方向深入学习：
- 多模态应用：学习使用 Spring AI 处理图像、语音等非文本数据
- 向量数据库集成：结合 Milvus、Pinecone 等向量库实现语义搜索
- 提示工程优化：学习如何设计高质量提示词，提升模型输出效果
- 分布式部署：研究 Spring AI 与微服务架构的结合方案
- 模型评估与调优：了解如何评估模型效果并进行针对性优化
五、总结
Spring AI 为 Java 开发者打开了通往 AI 应用开发的便捷之门，它不仅降低了大模型集成的门槛，更让企业级 AI 应用的开发变得可控且高效。对于初学者而言，建议先掌握 Spring AI 的核心 API，再根据实际需求选择 1-2 个常用大模型深入实践。
随着 AI 技术的不断发展，Spring AI 的生态也在快速完善。现在开始学习，既能巩固 Java 技术栈的优势，又能抢占 AI 开发的风口，无疑是明智的选择。不妨从本文的示例开始，动手尝试开发第一个基于 Spring AI 的应用，开启你的 AI 开发之旅吧！