Spring AI 快速入门：从零构建智能应用

1. Spring AI 概述

Spring AI 是 Spring 生态系统中的新兴成员，专注于简化人工智能技术在 Java 应用中的集成。它通过模块化设计提供了以下核心能力：

• 统一API：标准化了不同AI服务提供商的接口（如OpenAI、Hugging Face）
• 自动配置：与Spring Boot深度集成，只需添加starter依赖即可快速启用
• 扩展架构：支持自定义模型连接器和数据处理组件

典型应用场景包括智能客服、文档分析和预测性维护等企业级AI解决方案。

2. 环境准备

2.1 基础要求

• JDK 17+
• Spring Boot 3.2+
• Maven/Gradle构建工具

2.2 依赖配置

<!-- Maven 示例 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

2.3 密钥配置

在application.yml中配置API密钥：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      base-url: https://api.openai.com

3. 核心组件实战

3.1 ChatClient 使用示例

@RestController
public class AIController {
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    @GetMapping("/ask")
    public String askQuestion(@RequestParam String query) {
        return chatClient.call(query);
    }
}

3.2 提示词工程

Spring AI 支持结构化提示模板：

PromptTemplate template = new PromptTemplate("""
请以{style}风格回答关于{topic}的问题：
{question}
""");
Prompt prompt = template.create(Map.of(
    "style", "学术",
    "topic", "量子计算",
    "question", "解释量子纠缠原理"
));

3.3 流式响应处理

@GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> streamResponse(@RequestParam String query) {
    return chatClient.stream(query);
}

4. 进阶功能

4.1 自定义模型连接器

实现ModelConnector接口：

@Component
public class CustomModelConnector implements ModelConnector {
    @Override
    public ChatResponse call(Prompt prompt) {
        // 实现自定义模型调用逻辑
    }
}

4.2 数据预处理

利用Spring AI的转换器链：

@Bean
public TransformerChain preprocessorChain() {
    return new TransformerChain(
        List.of(
            new HtmlStripper(),
            new TokenLimiter(4096)
        )
    );
}

5. 生产环境建议

1. 性能优化：

   • 启用响应缓存
   • 设置合理的超时参数

     spring.ai.openai.connect-timeout=10s
     spring.ai.openai.read-timeout=30s

2. 安全防护：

   • 实施请求频率限制
   • 敏感输入内容过滤
   • 使用Vault管理API密钥

3. 监控方案：

   • 集成Micrometer指标
   • 记录AI调用日志
   • 跟踪token消耗情况

6. 故障排查

常见问题及解决方案：
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|————-|————-|————-|
| 401错误 | 无效API密钥 | 检查密钥配置和权限 |
| 响应超时 | 网络问题/模型负载高 | 调整超时参数或重试机制 |
| 结果不一致 | 温度参数过高 | 调整temperature到0-1范围 |

7. 学习资源推荐

• 官方文档：https://spring.io/projects/spring-ai
• 示例项目：spring-ai/spring-ai-samples
• 社区论坛：Spring AI GitHub Discussions

通过本文的实践指导，开发者可在30分钟内完成首个Spring AI应用的搭建。建议从简单的聊天交互入手，逐步扩展到复杂的业务场景集成。