Spring AI 核心亮点拆解与实战指南

一、从 Java 开发者的 3 大痛点，看懂 Spring AI 的核心价值

聊 Spring AI 之前，先聊聊我们 Java 开发者在做 AI 项目时的真实困境：

痛点 1：API 碎片化，像在学'方言' 调用 OpenAI 要用它的 SDK，调讯飞星火得换另一套接口，接入公司自研大模型又要适配新协议。团队里光是维护不同模型的调用代码就占了 30% 的工作量，更别说做模型切换、负载均衡了。

痛点 2：生态'两张皮'，整合成本高 Spring 生态的依赖注入、事务管理、安全控制是我们的'舒适区'，但现有 AI 框架（比如 Python 的 LangChain）和 Spring 几乎零交集。想在 Spring 项目里加个 AI 功能，得手动写一堆胶水代码，还容易破坏原有架构的整洁性。

痛点 3：AI 门槛高，团队协作卡壳 算法同事讲的'向量检索''RAG 流程'，业务开发者听得云里雾里；想改个提示词模板，还得懂 Python 的 Jinja 语法。技术栈割裂直接导致团队协作效率下降。

而 Spring AI 的出现，正是冲着解决这些问题来的：

统一 API 层：不管是 OpenAI、Anthropic 还是本地模型，都通过 ModelClient 接口调用，切换模型只改配置，不用动业务代码（类似 JDBC 对数据库的统一）。 生态无缝融合：天然支持 Spring Boot 自动配置、Spring Cloud 服务发现，甚至能和 Spring Security 结合做 AI 接口的权限控制。你熟悉的 @Autowired、@Value 照样能用。 低门槛上手：用 Java 开发者熟悉的方式做 AI 开发——提示词模板用 PromptTemplate（类似 Thymeleaf），向量存储用 VectorStore（类似 Spring Data JPA），不用重新学一套工具链。

二、Spring AI vs LangChain4j：Java AI 框架选型避坑指南

很多人会问：Java 里已有 LangChain4j，为什么还要用 Spring AI？这俩不是竞争关系，而是各有侧重，选错了可能多走半年弯路。

我整理了 3 个核心维度的对比，帮你快速选型：

维度	Spring AI	LangChain4j
设计理念	以'Spring 生态为中心'，AI 功能作为 Spring 组件存在	以'LLM 工作流为中心'，专注 AI 流程编排
生态绑定	深度依赖 Spring，适合 Spring 技术栈团队	无框架依赖，Java 项目都能接，但需手动整合 Spring
功能侧重	强在模型适配、生态整合、企业级特性（安全、监控）	强在链 (Chain)、代理 (Agent) 等 AI 流程设计

举个实际案例：如果你们是传统 Java 企业，已有 Spring Cloud 微服务集群，想在订单系统里加个'AI 客服回复生成'功能，选 Spring AI 更合适——直接用 @Service 注入 OpenAiChatClient，配合 Spring Cloud Config 管理 API 密钥，零成本集成。

但如果是纯 AI 项目，比如要做一个'多模型协作的法律文书分析系统'，需要复杂的链编排，LangChain4j 的 SequentialChain、RouterChain 会更顺手。

一句话总结：Spring AI 是'给 Spring 项目加 AI 功能'的最优解，LangChain4j 是'用 Java 做纯 AI 项目'的利器。

三、核心架构解析：三大支柱撑起 Spring AI

Spring AI 的架构设计非常'Spring'——分层清晰，组件解耦，核心就靠三大支柱：

1. ModelClient：AI 模型的'翻译官'

不管底层是 OpenAI 的 GPT-4、阿里的通义千问，还是本地部署的 Llama3，ModelClient 都能把它们的接口转换成统一的 Java 方法。

比如调用 Chat 模型，统一用 chat() 方法：

// 管它是哪个模型，调用方式都一样
ChatResponse response = chatClient.chat(new Prompt("用 Java 代码实现单例模式"));
System.out.println(response.getResult().getOutput().getContent());

背后的奥秘是 ModelClient 的 SPI 机制——每个模型厂商只需要实现 ChatClient 接口，Spring AI 会通过自动配置加载对应的实现（类似 Spring Data 对不同数据库的适配）。

2. PromptTemplate：提示词的'模板引擎'

写提示词是 AI 开发的核心，但硬编码提示词既难维护又不灵活。PromptTemplate 就像 AI 版的 Thymeleaf，支持变量替换、条件判断，还能从文件加载模板。

比如定义一个生成邮件回复的模板（email-template.st）：

你是客服助手，请回复用户邮件：
用户问题：{{userQuestion}}
订单号：{{orderId}}
回复要求：{{requirement}}

在代码中调用：

PromptTemplate template = new PromptTemplate(
    new ClassPathResource("email-template.st"), // 加载模板
    Map.of(
        "userQuestion", "我的订单还没发货",
        "orderId", "OD123456",
        "requirement", "语气友好，说明物流进度"
    )
);
Prompt prompt = template.create(); // 生成最终提示词

这比直接字符串拼接优雅 10 倍，尤其适合需要频繁调整提示词的场景。

3. VectorStore：向量数据的'仓库管理员'

做 RAG（检索增强生成）时，需要把文档转成向量存起来，再根据用户问题的向量做相似检索。VectorStore 就是干这个的，支持 Redis、Milvus、PostgreSQL 等多种存储。

以 Redis 为例，存文档、查相似内容只需 3 步：

// 1. 初始化向量存储（自动配置 Redis 连接）
VectorStore vectorStore = new RedisVectorStore(redisTemplate, embeddingClient);

// 2. 存储文档向量
vectorStore.add(
    Document.from("Spring AI 是 Spring 生态的 AI 框架", Map.of("source", "官方文档")),
    Document.from("Spring AI 支持统一模型接口", Map.of("source", "技术博客"))
);

// 3. 检索相似文档（返回 Top2）
List<Document> docs = vectorStore.similaritySearch("Spring AI 的核心功能", 2);

底层的向量计算、存储适配全由 VectorStore 搞定，开发者不用关心'如何把文本转向量''如何计算余弦相似度'这些细节。

四、实战：10 分钟生成首个 Spring AI 项目

光说不练假把式，接下来手把手教你用 Spring Initializr 生成一个调用 OpenAI 的项目，全程不超过 10 分钟。

步骤 1：生成项目骨架

打开 Spring Initializr 官网，配置如下：

Project: Maven Language: Java Spring Boot: 3.2.x Group: com.example Artifact: spring-ai-demo

关键依赖：在'Dependencies'搜索并添加：

Spring AI OpenAI（核心依赖，提供 OpenAI 模型适配） Spring Web（方便写接口测试）

步骤 2：配置依赖（pom.xml 关键部分）

生成的项目会自动引入依赖，核心部分如下（如果手动配置，参考这个）：

<dependencies>
    <!-- Spring AI 核心 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
    </dependency>
    <!-- OpenAI 适配 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Web 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
<!-- Spring AI 仓库（必须加，否则拉不到依赖） -->
<repositories>
    <repository>
        <id>spring-milestones</id>
        <name>Spring Milestones</name>
        <>https://repo.spring.io/milestone

步骤 3：配置 OpenAI 密钥

在 application.properties 中添加：

# 你的 OpenAI API 密钥（从 OpenAI 官网获取）
spring.ai.openai.api-key=sk-xxxxxxx
# 可选：指定模型（默认 gpt-3.5-turbo）
spring.ai.openai.chat.model=gpt-3.5-turbo

步骤 4：写一个简单的 AI 接口

创建 AIController.java：

@RestController
public class AIController {
    // 自动注入 OpenAI 聊天客户端
    private final ChatClient chatClient;

    public AIController(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }

    // 暴露接口：/ai/chat?question=你的问题
    @GetMapping("/ai/chat")
    public String chat(@RequestParam String question) {
        // 调用 AI 模型
        return chatClient.chat(question);
    }
}

步骤 5：运行并测试

启动项目后，访问：

http://localhost:8080/ai/chat?question=用 Java 写一个单例模式

不出意外，会收到 AI 返回的代码：

public class Singleton {
    // 私有静态实例，懒加载
    private static volatile Singleton instance;

    // 私有构造方法，防止外部实例化
    private Singleton() {}

    // 公共静态方法，获取实例
    public static Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

搞定！从项目生成到成功调用 AI，全程不到 10 分钟，这就是 Spring AI 的低门槛魅力。

五、最后：为什么说 Spring AI 是 Java 开发者的 AI 时代船票？

Spring 框架能统治 Java 生态 20 年，靠的不是技术多炫酷，而是'降低开发者门槛，解决实际问题'。Spring AI 延续了这个基因——它没发明新的 AI 算法，却把 AI 开发装进了 Java 开发者熟悉的'Spring 壳子'里。

如果你是 Java 团队，想在现有系统里平滑接入 AI 能力，不想重构技术栈，也不想让团队重新学一套工具链，Spring AI 就是最优解。

Spring AI 核心亮点拆解与实战指南