Spring AI入门教学：从零搭建智能应用（2025最新实践）

目录

引言：为什么选择Spring AI？

一、环境搭建（附避坑指南）

1. 开发环境要求

2. 依赖配置

二、实战：智能客服接入（代码级详解）

1. 配置模型参数

2. 实现流式对话接口

三、高级功能：多模态AI开发

1. 图像描述生成

2. 智能文档处理

四、开发者工具箱

1. 调试技巧

2. 性能优化

五、学习路径建议

引言：为什么选择Spring AI？

随着生成式AI技术的爆发式发展（如OpenAI的GPT-4.5新动态24），Java开发者亟需将AI能力无缝集成到企业级应用中。Spring AI作为Spring生态体系的新成员，提供了标准化API支持LLM、图像识别和自然语言处理，极大降低了AI集成的门槛。本文将以2025年最新技术栈为基础，手把手教你构建智能应用！

一、环境搭建（附避坑指南）

1. 开发环境要求

• JDK 17+（推荐使用ZGC优化AI模型推理性能）
• Spring Boot 3.2+（需开启Actuator健康检查）
• Maven/Gradle（示例采用Maven）

2. 依赖配置

在pom.xml中添加Spring AI的多模块支持（注意版本兼容性）：

 org.springframework.boot spring-boot-starter-parent 3.2.5    org.springframework.ai spring-ai-azure-openai-spring-boot-starter 1.2.0    org.springframework.boot spring-boot-starter-web 

国内镜像配置建议：
在settings.xml中添加阿里云镜像

 aliyunmaven * 阿里云公共仓库 https://maven.aliyun.com/repository/public

二、实战：智能客服接入（代码级详解）

1. 配置模型参数

application.yml中设置多模型支持（示例含异常重试机制）：

spring: ai: azure: openai: api-key: ${AZURE_OPENAI_KEY} endpoint: https://.openai.azure.com/ chat: options: max-retries: 3 # 网络波动时自动重试 temperature: 0.7 # 创意性调节参数

2. 实现流式对话接口

通过@RestController实现实时响应的对话接口：

@RestControllerpublic class ChatController { @Autowired private ChatClient chatClient; @GetMapping(\"/chat\") public Flux streamChat(@RequestParam String question) { return chatClient.stream() .generate(question) .map(response -> response.getResult().getOutput()); }}

效果演示：
调用curl http://localhost:8080/chat?question=Java如何实现动态代理，可获得实时流式响应。

三、高级功能：多模态AI开发

1. 图像描述生成

结合OCR技术实现图片内容解析（参考Vision API的文本识别能力5）：

@Autowiredprivate ImageClient imageClient;public String analyzeImage(MultipartFile file) { ImagePrompt prompt = new ImagePrompt.Builder() .withImage(file.getBytes()) .withPrompt(\"描述图片中的文字和主要物体\") .build(); return imageClient.generate(prompt).getOutput();}

2. 智能文档处理

使用Spring AI的Document API实现PDF内容摘要：

@Autowiredprivate DocumentReader documentReader;public String summarizePdf(Resource pdf) throws IOException { List pages = documentReader.read(pdf.getInputStream()); return chatClient.generate(\"请用中文总结以下文档：\" + pages.get(0).getContent());}

可视化建议：插入交互式iframe展示处理效果。

四、开发者工具箱

1. 调试技巧

• 开启spring.ai.logging.enabled=true查看完整请求日志
• 使用Postman测试流式接口时需选择SSE（Server-Sent Events）模式

2. 性能优化

• 支持国产模型：通过@Primary注解切换至DeepSeek等本地化模型2
• 缓存策略：对频繁查询使用@Cacheable注解减少API调用

五、学习路径建议

• 入门阶段：完成官方Quickstart项目
• 进阶提升：参考Django ORM设计思想理解AI模型抽象层
• 生产实践：结合UE5交互系统设计理念探索AI与游戏开发结合场景