Spring AI 入门：快速构建智能 Spring Boot 应用

注意：由于 Spring AI 尚未发布到中央仓库，需要添加 Spring Snapshots 仓库。

应用配置

配置文件

在 application.properties 中配置 OpenAI：

# OpenAI 配置
spring.ai.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY}
spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-3.5-turbo
spring.ai.openai.chat.options.temperature=0.7

或者使用 YAML 格式的 application.yml：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: gpt-3.5-turbo
          temperature: 0.7

安全提示：建议通过环境变量设置 API 密钥：

export OPENAI_API_KEY='你的实际 API 密钥'

核心代码实现

主应用类

创建应用启动类 SpringAiDemoApplication.java：

package com.example.springaidemo;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class SpringAiDemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringAiDemoApplication.class, args);
        System.out.println("Spring AI Demo 应用启动成功！");
        System.out.println("访问 http://localhost:8080/ai/chat?message=你好 测试 AI 功能");
    }
}

AI 控制器

创建 AiController.java，提供多种 AI 交互接口：

package com.example.springaidemo.controller;

import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.ChatResponse;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatOptions;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class AiController {
    private final ChatClient chatClient;

    @Autowired
    public AiController(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }

    /**
     * 基础聊天接口
     * 示例：GET /ai/chat?message=你好
     */
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        return chatClient.call(message);
    }

    /**
     * 详细响应接口 - 返回完整的响应信息
     * 示例：POST /ai/chat/detailed {"message": "介绍 Spring AI"}
     */
    @PostMapping("/chat/detailed")
    public ChatResponse detailedChat(@RequestBody ChatRequest request) {
        return chatClient.call(request.toPrompt());
    }

    /**
     * 高级聊天接口 - 支持自定义参数
     * 示例：GET /ai/chat/advanced?message=用 100 字介绍 Java
     */
    @GetMapping("/chat/advanced")
    public String advancedChat(@RequestParam String message) {
        OpenAiChatOptions options = OpenAiChatOptions.builder()
                .withModel("gpt-3.5-turbo")
                .withTemperature(0.4F) // 控制创造性，越低越确定
                .withMaxTokens(500) // 限制响应长度
                .build();
        return chatClient.call(message, options);
    }

    /**
     * 健康检查接口
     */
    @GetMapping("/health")
    public String health() {
        return "Spring AI Demo 应用运行正常！";
    }

    /**
     * 聊天请求 DTO
     */
    public static class ChatRequest {
        private String message;
        private String model;

        // Getter 和 Setter
        public String getMessage() {
            return message;
        }

        public void setMessage(String message) {
            this.message = message;
        }

        public String getModel() {
            return model;
        }

        public void setModel(String model) {
            this.model = model;
        }

        public org.springframework.ai.prompt.Prompt toPrompt() {
            return new org.springframework.ai.prompt.Prompt(this.message);
        }
    }
}

运行和测试

启动应用

使用 Maven 启动应用：

mvn spring-boot:run

看到以下输出表示启动成功：

Spring AI Demo 应用启动成功！
访问 http://localhost:8080/ai/chat?message=你好 测试 AI 功能

API 测试

1. 基础聊天测试

curl "http://localhost:8080/ai/chat?message=给我讲一个编程相关的笑话"

2. 带详细响应测试

curl -X POST "http://localhost:8080/ai/chat/detailed" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "用三句话介绍微服务架构"}'

3. 高级参数测试

curl "http://localhost:8080/ai/chat/advanced?message=用简洁的语言解释设计模式"

4. 健康检查

curl "http://localhost:8080/ai/health"

5. 浏览器测试

直接在浏览器访问：

http://localhost:8080/ai/chat?message=你好，请介绍一下 Spring 框架的优势

进阶：集成阿里云通义千问

如果你希望使用国产模型，Spring AI 同样支持阿里云的通义千问：

1. 修改依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
    <version>2023.0.1.0</version>
</dependency>

2. 配置通义千问

# 阿里云通义千问配置
spring.ai.dashscope.api-key=你的阿里云 API-KEY
spring.ai.dashscope.chat.options.model=qwen-turbo

项目结构说明

完成后的项目结构如下：

spring-ai-demo/
├── src/
│   └── main/
│       ├── java/
│       │   └── com/example/springaidemo/
│       │       ├── controller/
│       │       │   └── AiController.java # AI 控制器
│       │       └── SpringAiDemoApplication.java # 主应用类
│       └── resources/
│           ├── application.properties # 应用配置
│           └── static/ # 静态资源（可选）
├── pom.xml # Maven 依赖配置
└── README.md

生产环境注意事项

1. API 密钥管理

   • 使用环境变量或配置中心管理敏感信息
   • 不要将密钥硬编码在代码中

2. 错误处理

   • 添加全局异常处理
   • 实现重试机制应对 API 限流

3. 性能优化

   • 合理设置超时时间
   • 使用连接池管理 API 连接

4. 监控观测

   • 集成 Spring Boot Actuator 进行健康检查
   • 添加日志记录和性能指标

扩展应用场景

基于这个基础 Demo，你可以进一步扩展实现：

• 智能客服系统：结合 RAG 模式接入企业知识库
• 内容生成工具：自动生成产品描述、邮件模板等
• 智能搜索引擎：基于语义理解的文档检索
• 代码助手：企业内部代码生成和审查工具

总结

Spring AI 极大地降低了在 Java 应用中集成 AI 能力的门槛。通过本文的实战演示，你可以看到：

• 快速集成：只需少量配置即可接入主流 AI 模型
• 统一抽象：相同的代码可适配不同 AI 提供商
• 生产就绪：内置企业级功能和安全考量
• 生态完善：与 Spring 生态无缝集成

Spring AI 目前仍处于快速发展阶段，但已经展现出强大的潜力和实用性。无论是构建简单的聊天机器人，还是复杂的企业级 AI 应用，Spring AI 都提供了优雅的解决方案。