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Spring AI 介绍_spring-ai

网友: 技术文档 2025-09-02 20:40:34

目录
Spring AI 介绍
Spring AI 组件介绍
Spring AI 结构化输出
Srping AI 多模态
Spring AI 本地Ollama
Spring AI 源码
Spring AI Advisor机制
Spring AI Tool Calling
Spring AI MCP
Spring AI RAG
Spring AI Agent

Spring AI 是 Spring 生态系统推出的面向人工智能工程的应用框架，旨在将 Spring 的设计原则（如可移植性、模块化）引入 AI 领域，为 Java 开发者提供便捷的 AI 集成方案。以下是其核心特点与功能：
Spring AI 介绍_spring-ai

一、核心定位

‌1. 生态融合‌
无缝集成 Spring Boot、Spring Cloud 等组件，降低 Java 开发者使用 AI 技术的门槛。
‌2. 跨模型支持‌
支持语言、图像、语音类生成式 AI 模型（如 OpenAI、Huggingface 等），并可通过配置快速切换服务提供商。

二、关键技术概念

‌1. AI 模型（Models）‌
通过算法处理信息并生成输出（如文本、图像），其预训练特性使其成为通用开发工具，无需机器学习背景即可使用。
‌2. 提示工程（Prompts）‌
提供动态模板（Prompt Templates），通过占位符填充生成结构化提示，优化模型输出效果。

// 示例：动态生成提示String prompt = \"讲一个关于{content}的{adjective}笑话\";

3‌. 嵌入（Embeddings）‌
将文本/图像转换为向量表示，用于语义分析等场景。

‌4. Advisor 拦截器机制‌

  • 提供可插拔的拦截器链，支持在模型调用前后执行提示词改写、安全过滤、日志记录等操作。
  • 典型应用场景包括：
    • 前置增强：动态注入上下文信息（如用户历史对话）
    • 后置处理：结构化响应转换或敏感内容过滤。

‌5. 检索增强生成（RAG）‌

  • 内置轻量级 ETL 框架，支持从 S3、GitHub、JDBC 等 10+ 数据源提取文档并生成向量。
  • 提供统一的向量存储抽象层，兼容 Azure Cosmos DB、Weaviate 等 20+ 向量数据库。

三、开发优势

优势

  • 标准化接口‌：统一调用不同 AI 服务的 API，减少适配成本。
  • 模块化设计‌：支持自定义模型扩展，兼容企业现有数字化能力。
  • 快速集成‌：通过 Maven/Gradle 引入依赖即可开始开发。

局限

  • 环境要求‌：强制依赖 JDK 17+ 和 Spring Boot 3.3+，对老旧系统不友好。
  • 成熟度‌：相比 Python 生态的 AI 框架，部分功能（如分布式训练）仍需完善。

四、应用场景

适用于智能客服、运维诊断（如故障根因分析）、数据管理（如多模态数据库）等企业级 AI 需求。

五、样例

以下是 Spring AI 的典型应用样例，涵盖不同功能模块和场景：

1、图像生成（Image Model API）

// 使用 ImagePrompt 生成图像ImagePrompt prompt = new ImagePrompt(\"一只穿西服的柴犬\");ImageResponse response = imageModel.generate(prompt);Image image = response.getResult().getOutput();

该 API 通过 ImagePrompt 封装输入，ImageResponse 统一输出格式，支持快速切换不同图像模型。

2、聊天交互（Chat Client API）

@RestControllerpublic class ChatController { private final ChatClient chatClient; public ChatController(ChatClient.Builder builder) { this.chatClient = builder.build(); } @GetMapping(\"/chat\") public String chat(@RequestParam String input) { return chatClient.prompt()  .user(input)  .call()  .content(); }}

支持同步/响应式调用，通过链式编程构建提示词，兼容 OpenAI、Claude 等模型。

3、检索增强生成（RAG 模式）

// 结合向量数据库实现知识增强EmbeddingModel embeddingModel = new OpenAiEmbeddingModel();List<Double> vector = embeddingModel.embed(\"Spring AI 功能\");

通过嵌入模型将文本向量化，与矢量数据库（如 MongoDB Atlas）结合实现精准检索。

4、项目配置（Maven 依赖）

<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.0.0</version></dependency>

需 JDK 17+ 和 Spring Boot 3.3+ 环境，支持自动配置。

5、函数调用（Agent 模式）

Agent agent = Agent.builder() .functions(List.of(weatherFunction)) .build();String response = agent.run(\"北京明天天气如何？\");

通过 Agent 动态判断需调用的外部工具（如天气 API），整合结果生成响应。

六、Spring AI 和 LangChain4j对比

以下是 Spring AI 与 LangChain4j 的深度对比分析，基于技术架构、适用场景及实际应用表现：

1、技术架构差异

维度‌ Spring AI‌ LangChain4j‌ 设计哲学‌ 深度集成 Spring 生态，强调声明式配置和 POJO 编程模型 模块化分层架构，提供低阶 API 与高阶服务双模式 模型管理‌ 依赖外部工具，模型切换需配置调整 原生支持多模型统一管理，适配本地/云端 LLM 扩展性‌ 通过 Spring 扩展机制定制，学习成本低 自由组合模块，灵活性高但需深入理解链式调用

2、核心功能对比

‌1. 开发效率‌

  • Spring AI 提供自动配置和 Starter 依赖，5 分钟即可集成 AI 能力到现有 Spring Boot 项目。
  • LangChain4j 需手动组装组件（如文本加载器、分割器），适合复杂流程定制。

‌2. RAG 支持‌

  • Spring AI 需结合第三方库实现检索增强。
  • LangChain4j 提供原生三模式（简单/原生/高级），支持 PDF、HTML 等文档解析。

‌3. 异步处理‌

  • LangChain4j 优化了大规模数据集的异步任务调度，吞吐量更高。
  • Spring AI 更侧重同步调用，与 Spring WebFlux 集成后可实现响应式编程。

3、适用场景建议

  • 选择 Spring AI 的情况‌：
    • 已有 Spring 技术栈，需快速添加 AI 功能（如智能客服接口）。
    • 企业级微服务架构，需分布式训练和云原生部署。
      ‌
  • 选择 LangChain4j 的情况‌：
    • 构建复杂 AI 链式流程（如多轮对话、动态工具调用）。
    • 需要深度控制模型行为或对接非标准 LLM 服务。

4、局限性对比

框架‌‌ 主要问题‌ Spring A 企业级集成能力较弱，Java 17+ 强制要求 LangChain4j 文档不完善，社区反馈存在 SDK 兼容性问题

5、典型案例

  • Spring AI‌：金融机构基于 Spring Cloud 开发风控模型，利用分布式训练加速反欺诈算法迭代。
  • LangChain4j‌：电商平台构建多轮对话客服系统，结合向量数据库实现商品推荐。

两者亦可协同使用，例如用 Spring AI 实现服务端，LangChain4j 处理客户端复杂交互。

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