Spring AI 核心特性与企业级 AI 应用实践

如果后续要切换到阿里云的通义千问，只需修改配置（替换为通义千问的 API 信息），代码逻辑完全不用动 —— 这就是 Spring'依赖注入'思想在 AI 开发中的体现，极大降低了模型替换的成本。

2. 向量数据库集成：让'AI 记忆'落地企业系统

大模型本身没有'长期记忆'，要实现基于企业私有数据的问答（比如'根据本公司的员工手册回答加班政策'），就需要将私有数据转换成向量（Embedding），存储到向量数据库中，再在问答时与用户问题的向量进行相似度匹配，将匹配到的上下文传给大模型。这个过程被称为'检索增强生成（RAG）'，是企业级 AI 应用的核心场景。

Spring AI 内置了对主流向量数据库的支持，包括 Pinecone、Weaviate、Milvus，以及 Java 生态常用的 Elasticsearch（通过向量插件）。以集成 Pinecone 为例，只需两步：

1. 配置 Pinecone 连接信息和 Embedding 模型（如 OpenAI 的 text-embedding-3-small）：

spring:
  ai:
    openai:
      embedding:
        model: text-embedding-3-small
    pinecone:
      api-key: your-pinecone-api-key
      environment: us-east1-gcp
      index-name: company-docs-index

2. 注入 VectorStore 接口，实现数据的'向量存储'和'相似检索'：

@Service
public class DocumentService {
    private final VectorStore vectorStore;
    private final EmbeddingClient embeddingClient;

    public DocumentService(VectorStore vectorStore, EmbeddingClient embeddingClient) {
        this.vectorStore = vectorStore;
        this.embeddingClient = embeddingClient;
    }

    public void saveEmployeeHandbook(String content) {
        Document document = new Document(content);
        document.setEmbedding(embeddingClient.embed(document.getContent()));
        vectorStore.add(document);
    }

    public List<Document> retrieveRelevantDocs(String userQuestion) {
        return vectorStore.similaritySearch(userQuestion, 3);
    }
}

有了这个基础，再结合 ChatClient，就能快速实现'基于企业私有数据的问答'。

3. AI 工作流：用'声明式'编排复杂 AI 任务

实际企业场景中，AI 应用往往不是单一的'调用大模型'，而是多步任务的组合。Spring AI 提供了 AiWorkflow 抽象，支持用声明式的方式编排这些步骤。

@Bean
public AiWorkflow productCopyWorkflow(ChatClient generationClient, ChatClient rankingClient, ProductRepository productRepo) {
    return AiWorkflow.builder()
            .step("fetchProduct", context -> {
                String productId = context.get("productId");
                Product product = productRepo.findById(productId).orElseThrow();
                context.put("productInfo", product.getParams());
                return context;
            })
            .step("generateCopies", context -> {
                String productInfo = context.get("productInfo");
                String prompt = "基于以下商品信息生成 3 版电商文案：" + productInfo;
                String copies = generationClient.call(prompt);
                context.put("copies", copies.split("\n"));
                return context;
            })
            .step("rankCopies", context -> {
                String[] copies = context.get("copies");
                String prompt = "从以下文案中选最优的 1 版，说明理由：" + String.join("\n", copies);
                String bestCopy = rankingClient.call(prompt);
                context.put("bestCopy", bestCopy);
                return context;
            })
            .build();
}

三、Spring AI 的实践建议：从 demo 到生产，避坑指南

虽然 Spring AI 降低了开发门槛，但从 demo 到生产落地，仍有几个关键点需要注意：

1. 优先使用'抽象接口'，避免绑定具体实现

Spring AI 的核心接口（ChatClient、VectorStore、EmbeddingClient）都有多个实现。开发时应始终依赖抽象接口，而非具体实现类，这样后续切换模型或向量数据库时，无需修改业务代码。

2. 做好大模型调用的'容错与限流'

大模型 API 可能存在超时、限流、响应不稳定等问题。Spring AI 本身没有内置容错机制，但可以结合 Spring Cloud Circuit Breaker（熔断器）和 Resilience4j 实现降级、重试。

@CircuitBreaker(name = "aiChatCircuit", fallbackMethod = "chatFallback")
@Retry(name = "aiChatRetry", fallbackMethod = "chatFallback")
public String getChatCompletion(String prompt) {
    return chatClient.call(prompt);
}

public String chatFallback(String prompt, Exception e) {
    log.error("大模型调用失败，prompt: {}", prompt, e);
    return "当前 AI 服务繁忙，请稍后再试";
}

3. 关注数据安全与合规

企业级应用中，用户数据、企业私有数据往往需要严格保护。如果使用第三方大模型，需避免直接传递敏感数据。可以通过'数据脱敏'预处理，或选择私有化部署的大模型，Spring AI 对这些私有化模型也有良好支持，只需修改配置中的 API 地址即可。

四、未来展望：Spring AI 会成为 Java 生态的'AI 基础设施'吗？

从目前的发展节奏来看，Spring AI 正朝着'Java 生态 AI 基础设施'的方向演进。Spring 团队在 2024 年的 roadmap 中提到，未来会重点加强三个方向：

1. 多模态支持：除了文本，还将支持图像、音频等多模态大模型的交互；
2. AI 原生微服务：将 AI 能力与 Spring Cloud 深度融合，比如支持 AI 服务的服务发现、负载均衡；
3. 低代码集成：通过 Spring Boot Admin 等工具，提供 AI 应用的可视化配置和监控。