Spring AI实战指南:Java开发者的AI开发新选择
作者：微信文章曾几何时，AI的浪潮席卷全球，Python开发者手握LangChain、LlamaIndex等利器，在生成式AI的盛宴中如鱼得水。而我们广大的Java开发者，似乎只能隔岸观火，心中五味杂陈。每当需要集成AI能力时，总要面对五花八门的API、复杂的认证流程和不统一的数据格式，仿佛在熟悉的土地上开垦一片陌生的荒原。但现在，这一切都已成为过去。Spring AI，这个由Spring官方亲自操刀的项目，正以我们最熟悉的方式，为Java生态开启一个全新的AI纪元。为什么是 Spring AI？Java 在 AI 时代的破局者
生成式AI应用的核心挑战，本质上是一个集成问题：如何将企业已有的数据和API与强大的AI模型连接起来？Spring AI 官方文档指出，这恰恰是Spring框架最擅长的领域。它并非简单地将Python库移植到Java，而是基于Spring的设计哲学——可移植性、模块化和POJO优先——为AI工程量身打造的应用框架。
Spring AI 的核心是连接企业数据、API与AI模型 (来源: spring.io)
这意味着，你不再需要学习一套全新的范式。如果你熟悉Spring Boot，那么Spring AI会让你感到宾至如归。依赖注入、自动配置、声明式编程……这些我们烂熟于心的概念，无缝地延伸到了AI开发中。你可以轻松地将AI能力集成到现有的业务逻辑、Service和Repository中，充分利用在Spring生态上的已有投资。
核心概念解构：Spring AI 的“三驾马车”
要掌握Spring AI，理解其三大核心支柱至关重要。它们共同构成了连接你的应用与AI能力的桥梁。
AI 模型：统一的交互抽象
无论是OpenAI的GPT、Anthropic的Claude，还是本地部署的Ollama，每个模型提供商都有自己独特的API。Spring AI通过提供一套统一的、可移植的API（如 ChatClient、EmbeddingClient）解决了这个问题。你只需面向这些接口编程，底层实现可以轻松切换，而业务代码几乎无需改动。这就像Spring Data让你能从JPA切换到MongoDB一样，为AI应用的选型和迭代提供了极大的灵活性。
Spring AI 通过统一的 ChatModel 接口与不同AI提供商交互 (来源: spring.io)向量存储：企业数据的记忆中枢
大型语言模型本身并不知道你公司的内部文档或私有数据。为了让AI能够基于这些信息进行回答，我们需要一种名为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的技术。其核心就是向量存储（Vector Store）。Spring AI通过统一的 VectorStore 接口，支持了包括Redis、PostgreSQL/PGVector、Weaviate、Milvus在内的十几种主流向量数据库。这使得将企业知识库“喂”给AI，构建智能问答、文档分析等应用变得异常简单。
RAG技术通过向量数据库检索信息，为AI模型提供上下文 (来源: spring.io)工具调用：让 AI 调用你的 API
这是Spring AI最令人兴奋的功能之一。传统的LLM只能生成文本，而工具调用（Tool/Function Calling）赋予了模型“行动”的能力。你可以将Java方法（POJO）注册为AI可以调用的“工具”。当用户提出需要查询实时数据或执行某个操作的请求时，模型不再是凭空猜测，而是会生成一个调用你指定工具的指令。你的应用在接收到指令后执行相应的方法，并将结果返回给模型，最终由模型整合信息并生成最终答复。这彻底打通了AI与你现有业务系统之间的壁垒。
工具调用让AI模型能够与外部API和服务进行交互 (来源: spring.io)上手实战：从“Hello, AI”到 RAG 应用
理论讲了这么多，让我们卷起袖子，用代码感受Spring AI的魅力。
第一步：环境搭建与“Hello, AI”
借助 Spring Initializr，我们可以快速创建一个集成了Spring AI的项目。只需添加 `Spring AI OpenAI Starter` 依赖即可。
在 pom.xml 中，你会看到：
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
然后在 application.properties 中配置你的API密钥：
spring.ai.openai.api-key=<YOUR_OPENAI_KEY>
现在，注入 ChatClient，就可以和AI对话了：
@RestController
public class SimpleAiController {
private final ChatClient chatClient;
@Autowired
public SimpleAiController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
this.chatClient = chatClientBuilder.build();
}
@GetMapping("/ai/joke")
public String getJoke() {
return chatClient.prompt()
.user("Tell me a joke about Java developers.")
.call()
.content();
}
}
就是这么简单！没有复杂的HTTP客户端，没有手动JSON解析，一切都由Spring Boot自动配置妥当。
进阶：构建一个文档问答机器人 (RAG)
想让AI回答关于你项目文档的问题吗？RAG模式是你的不二之选。虽然完整的代码较长，但其核心逻辑非常清晰：
加载数据：使用 Resource 加载你的文档（如Markdown、PDF文件）。数据转换：将文档分割成小块，并使用 EmbeddingClient 将其转换为向量。存入向量库：将文档块和对应的向量存入你选择的 VectorStore（例如，使用内存中的 SimpleVectorStore 进行快速原型开发）。查询与增强：当用户提问时，使用 QuestionAnswerAdvisor。它会自动将用户问题转换为向量，在 VectorStore 中进行相似度搜索，找到最相关的文档片段作为上下文，然后连同原始问题一起发送给LLM。
在Spring AI中，这个流程可以通过一个Advisor链优雅地实现，让你的代码专注于业务逻辑而非RAG的繁琐细节。
超越基础：探索高级模式与最佳实践
Spring AI的能力远不止于此。它为构建复杂、可靠的企业级AI应用提供了坚实的基础。
Agentic 模式：构建更智能的工作流
受到 Anthropic等机构研究的启发，Spring AI社区正在积极探索Agentic模式的实现。这些模式，如链式工作流（Chain Workflow）、路由（Routing）和评估者-优化器（Evaluator-Optimizer），允许你将复杂的任务分解成多个由LLM驱动的、可预测、可维护的步骤。这对于需要高可靠性的企业级应用至关重要，它让你在利用LLM强大能力的同时，依然能保持对系统行为的掌控。
链式工作流 (Chain Workflow) 将复杂任务分解为顺序步骤 (来源: Anthropic)
路由模式 (Routing) 根据输入内容智能分发任务 (来源: Anthropic)性能与安全：生产环境的考量
在将AI应用推向生产环境时，性能、安全和可观测性是必须跨越的三座大山。
性能优化：对于重复或相似的查询，可以引入缓存策略，如语义缓存，避免不必要的LLM调用，从而降低延迟和成本。同时，在JDK 21+环境下，利用虚拟线程可以显著提升高并发场景下的吞吐量。安全防护：AI接口同样是API，需要保护。利用Spring Security，你可以轻松地为AI端点添加认证和授权，防止未经授权的访问和滥用。可观测性：Spring AI与Spring Boot Actuator和Micrometer深度集成，提供了丰富的指标和追踪能力，让你能够监控AI调用的延迟、Token消耗和错误率，洞察系统运行状况。
通过Grafana监控Token使用率、延迟等关键指标 (来源: spring.io)结语：Spring AI 不仅仅是框架，更是生态
Spring AI的出现，标志着Java在AI领域不再是一个旁观者。它成功地将生成式AI的强大能力，融入了Java开发者最熟悉、最信赖的Spring生态系统之中。它降低了入门门槛，解决了企业集成的核心痛点，并为构建复杂、可靠的智能应用提供了无限可能。
这不再是关于“Java能否做AI”的讨论，而是“如何用Java把AI做得更好”的实践。现在，就去 Spring AI的官方仓库 看看吧，开启你的Java AI开发新旅程！
参考资料
Getting Started with Spring AI: A Comprehensive Guide for Beginners
https://codefarm0.medium.com/getting-started-with-spring-ai-a-comprehensive-guide-for-beginners-34013e8d4a39
Spring-AI系列-入门篇-核心概念、组件和生产要素
https://juejin.cn/post/7526732272147808294
Spring AI Alibaba 1.0 GA 正式发布，Java 智能体开发进入新时代
https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/18927049
Building Effective Agents with Spring AI (Part 1)
https://spring.io/blog/2025/01/21/spring-ai-agentic-patterns
Spring AI
https://spring.io/projects/spring-ai
Spring AI 1.0 GA 正式发布！Spring AI Alibaba 正式版也马上来了！
https://java2ai.com/blog/spring-ai-100-ga-released/
Multimodality - Orbis Sensualium Pictus - Spring AI
https://spring.io/blog/2024/04/19/spring-ai-multimodality-orbis-sensualium-pictus
AI 驱动的Java 开发框架：Spring AI Alibaba
https://sca.aliyun.com/en/blog/sca-gvr7dx_awbbpb_igaxtgh04t0ouagx/
Semantic Caching with Spring AI & Redis | by Raphael De Lio
https://medium.com/redis-with-raphael-de-lio/semantic-caching-with-spring-ai-redis-1bf0db4473d1
AlibabaCloudAI_springai springai alibaba 各自的优缺点 - CSDN博客
https://blog.csdn.net/m0_73770897/article/details/140693851
Retrieval Augmented Generation :: Spring AI Reference
https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/retrieval-augmented-generation.html
Spring AI Alibaba 定位开源AI Agent 开发框架
https://java2ai.com/en/docs/dev/overview/
Why Spring AI: The Seamless Path to Generative AI
https://spring.io/blog/2024/11/19/why-spring-ai
spring-projects/spring-ai: An Application Framework for AI ... - GitHub
https://github.com/spring-projects/spring-ai
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