3个核心维度掌握Spring AI的全栈开发指南-平芜编程栈

3个核心维度掌握Spring AI的全栈开发指南

【免费下载链接】spring-aiAn Application Framework for AI Engineering项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/spr/spring-ai

Spring AI作为AI工程化的应用框架，以标准化接口简化AI能力集成，帮助Java开发者零门槛构建企业级智能应用。通过统一API抽象屏蔽不同AI模型差异，提供从数据处理到模型部署的全链路支持，显著降低智能应用开发复杂度。

一、功能架构：Spring AI的技术底座解析

Spring AI采用分层架构设计，通过模块化组件实现AI能力的灵活组合。核心架构包含模型抽象层、数据处理层和应用集成层，各层通过自动配置机制实现即插即用。

1.1 核心模块组成

spring-ai/ ├── models/ # AI模型集成模块 │ ├── spring-ai-openai/ # OpenAI模型支持 │ ├── spring-ai-ollama/ # Ollama本地模型支持 │ └── ... ├── vector-stores/ # 向量存储实现 │ ├── spring-ai-pgvector-store/ │ └── ... ├── document-readers/ # 文档解析工具 └── spring-ai-core/ # 核心抽象API

1.2 技术特点解析

多模型兼容：支持OpenAI、Anthropic、Ollama等20+主流AI模型
声明式编程：通过注解实现AI能力注入，如@AiClient
企业级特性：提供重试机制、观测性支持和安全管控

注意：新手需重点理解Model接口抽象，这是实现多模型切换的核心基础

二、AI应用开发框架：从环境搭建到核心API

2.1 开发环境快速配置

📌环境准备三步骤：

项目初始化

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/spr/spring-ai cd spring-ai ./mvnw clean install -DskipTests # 构建项目

依赖引入（pom.xml）

<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.0.0-SNAPSHOT</version> <!-- 版本号需与项目保持一致 --> </dependency>

API密钥配置

# application.properties spring.ai.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY} # 优先使用环境变量 spring.ai.openai.chat.model=gpt-3.5-turbo # 默认模型

注意：生产环境必须使用环境变量注入密钥，避免硬编码敏感信息

2.2 核心API使用示例

💡文本生成基础示例：

@Service public class ChatService { private final ChatClient chatClient; // 自动注入配置好的AI客户端 public ChatService(ChatClient chatClient) { this.chatClient = chatClient; } public String generateResponse(String userMessage) { // 构建对话请求 Prompt prompt = new Prompt(userMessage); // 调用AI模型生成响应 return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent(); } }

三、Java机器学习集成：向量数据库与RAG应用

3.1 向量存储集成流程

Spring AI提供统一的VectorStore接口，支持15+向量数据库集成。以下是使用PGVector的完整示例：

🔍关键实现步骤：

添加依赖

<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-pgvector-store-spring-boot-starter</artifactId> </dependency>

配置数据库连接

spring.datasource.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/vectordb spring.datasource.username=postgres spring.datasource.password=postgres spring.ai.vectorstore.pgvector.table-name=documents # 默认表名

文档向量存储实现

@Service public class DocumentService { private final VectorStore vectorStore; public DocumentService(VectorStore vectorStore) { this.vectorStore = vectorStore; } public void saveDocument(String content) { // 创建文档对象 Document document = new Document(content); // 自动生成向量并存储 vectorStore.add(List.of(document)); } public List<Document> searchSimilar(String query, int topK) { // 向量相似性检索 return vectorStore.similaritySearch(query, topK); } }

四、智能应用快速构建：函数调用与多模态交互

4.1 工具函数调用实现

Spring AI的函数调用功能允许AI模型动态调用外部工具，实现复杂业务逻辑。

📌函数调用三步骤：

定义工具函数

@Component public class WeatherTool { @Tool("获取指定城市天气") // AI可识别的工具描述 public String getWeather(String city) { // 实际天气API调用逻辑 return "城市: " + city + ", 温度: 25°C, 晴"; } }

注册函数并启用工具调用

@Configuration public class AiConfig { @Bean public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel, WeatherTool weatherTool) { return ChatClient.builder(chatModel) .withFunctionCallbacks(weatherTool) // 注册工具函数 .build(); } }

使用工具增强对话

public String chatWithTool(String question) { Prompt prompt = new Prompt(question); // AI会自动判断是否需要调用工具 return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent(); }

4.2 多模态交互示例

Spring AI支持文本、图像等多模态输入输出：

@Service public class ImageService { private final ImageClient imageClient; public ImageService(ImageClient imageClient) { this.imageClient = imageClient; } public String generateImage(String prompt) { ImagePrompt imagePrompt = new ImagePrompt(prompt); // 生成图像并返回URL return imageClient.call(imagePrompt).getResult().getOutput().getUrl(); } }

五、常见问题解决方案

5.1 模型调用超时问题

问题现象：API调用频繁超时，特别是大模型推理时
解决方案：

# 配置超时和重试策略 spring.ai.openai.timeout=30000 # 超时时间30秒 spring.ai.retry.max-attempts=3 # 最大重试3次 spring.ai.retry.backoff.initial-interval=1000 # 初始重试间隔1秒

5.2 向量检索精度不足

问题现象：相似性搜索结果相关性低
解决方案：

// 自定义检索参数 SearchRequest request = SearchRequest.defaults() .withQuery("AI框架") .withTopK(5) // 返回前5条结果 .withSimilarityThreshold(0.7f); // 设置相似度阈值 vectorStore.similaritySearch(request);