目录
2. 语义理解基础：EmbeddingClient 与 VectorStore
当生成式 AI 与大型语言模型（LLMs）重塑软件开发范式，如何让 AI 能力无缝融入成熟的企业级技术体系，成为全球开发者面临的核心命题。Spring AI 的横空出世，为 Java 生态带来了颠覆性解决方案 —— 它以 Spring 框架的核心设计理念为根基，搭建起连接传统应用与 AI 世界的桥梁，让百万 Java 开发者无需跨界学习，就能以熟悉的方式构建生产级智能应用。从简化 AI 集成到降低企业落地成本，Spring AI 正重新定义企业级 AI 应用的开发标准。
一、核心定位：不止是框架，更是生态连接器
Spring AI 并非从零构建的全新 AI 工具，而是深度嵌入 Spring 生态的 "AI 赋能层"。其核心目标是消除 AI 集成的技术壁垒，让开发者聚焦业务价值而非底层实现细节。 这一定位背后，是三大核心设计理念的支撑。首先是统一抽象，通过标准化 API 屏蔽 OpenAI、Google Gemini、Hugging Face 等不同服务商的接口差异，实现 "一套代码、多模型适配"。其次是原生集成，完美兼容 Spring Boot、Spring Cloud 等生态组件，依赖注入、自动配置等经典特性无缝复用，让 AI 功能像普通 Bean 一样易于管理。最后是企业级就绪，内置可观测性、安全控制、健康检查等生产环境必备能力，解决 AI 应用从原型到量产的落地痛点。 与 TensorFlow、PyTorch 等专注模型训练的传统框架不同，Spring AI 不涉及底层模型研发，而是聚焦 "AI 能力的业务化落地"；与 Python 生态的 LangChain 相比，它更侧重 Java 企业级场景的合规性、可维护性与运维适配，形成了差异化的技术定位。
二、核心架构与关键能力：简化复杂 AI 应用构建
Spring AI 的强大之处，在于通过模块化设计将复杂的 AI 技术封装为易用的组件，核心能力围绕五大关键接口展开，覆盖从对话交互到知识检索的全场景需求。
1. 对话交互核心：ChatClient
作为与 LLM 沟通的入口，ChatClient 提供简洁的链式 API，支持用户消息、系统指令、函数调用等复杂交互场景。一行代码即可完成 AI 调用，配合 MessageWindowChatMemory 组件，能自动维护多轮对话上下文，让交互更具连贯性。其底层实现由各厂商 Starter 提供，切换模型仅需修改配置，无需重构业务逻辑。
// 在 Spring Boot 应用中，ChatClient 会被自动配置
@Autowired
ChatClient chatClient;
String {
chatClient.prompt()
.user(userMessage)
.call()
.content();
}
String {
(sessionId, );
chatClient.prompt()
.system()
.memory(memory)
.user(userMessage)
.call()
.content();
}
