Spring AI：Java 大模型应用开发的新选择Spring AI 是一个专为 AI 工程设计的应用框架，旨在将 S

Spring AI：Java 大模型应用开发的新选择

什么是 Spring AI？

Spring AI 是一个专为 AI 工程设计的应用框架，旨在将 Spring 生态系统的设计原则如可移植性和模块化引入 AI 领域。它提供了一套标准化接口，使得开发者可以轻松地切换不同的 AI 服务提供商，仅需修改配置即可。Spring AI 与现有的 Spring 生态兼容性极好，同时也完美地融入了 Java 面向对象编程的特点。

为什么要使用 Spring AI？

简化接入流程：Spring AI 提供了丰富的 API 和集成方案，使得 Java 开发者能够以最少的代码和配置快速接入各种 AI 模型。
降低学习成本：通过 Spring AI 的模块化设计，开发者无需深入了解复杂的 AI 算法和模型训练过程，即可实现 AI 功能的快速部署。
丰富的模型支持：Spring AI 支持多种知名的 AI 模型，如 OpenAI、Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Huggingface、Ollama 等，覆盖了聊天、文生图、向量模型等多个领域。
良好的生态系统集成：作为 Spring 生态系统的一部分，Spring AI 能够无缝集成到现有的 Spring Boot 项目中，为开发者提供更加灵活和强大的开发体验。

Spring AI 与 Python 使用大模型的关系与区别

关系：Spring AI 和 Python 的大模型框架（如 LangChain）都旨在简化大模型的应用开发。Spring AI 借鉴了 LangChain 的一些核心对象封装形式，重新构建了一套适用于 Java 的 AI 调用接口。
区别：
- 语言生态：Spring AI 专为 Java 设计，与 Java 的 Spring 生态系统高度集成，而 Python 的大模型框架则与 Python 的生态系统紧密相关。
- 开发习惯：Spring AI 遵循 Java 的面向对象编程习惯，对于熟悉 Java 的开发者来说更加友好；Python 的大模型框架则更符合 Python 的开发风格。
- 功能实现：Spring AI 提供了标准化接口，方便切换不同的 AI 服务提供商；Python 的大模型框架则在机器学习领域有更丰富的库和工具。

Spring AI 的使用方法

1. 环境准备

确保你的开发环境中已经安装了 Java 和 Maven。

2. 创建 Spring Boot 项目

使用 Spring Initializr 创建一个新的 Spring Boot 项目，并添加 Spring AI 的依赖项。

3. 添加依赖

在 pom.xml 文件中添加 Spring AI 的相关依赖。以使用 OpenAI 服务为例：

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

4. 配置 API 密钥

在 application.yml 或 application.properties 文件中配置 AI 服务的 API 密钥：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: YOUR_API_KEY

5. 编写控制器

创建一个控制器类，用于处理用户请求并调用 AI 服务的 API 进行对话：

import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class ChatController {

    private final OpenAiChatClient chatClient;

    public ChatController(OpenAiChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }

    @PostMapping("/chat")
    public String chat(@RequestBody String message) {
        return chatClient.chat(message).getReply();
    }
}

6. 启动项目

启动 Spring Boot 项目，并通过测试工具测试聊天机器人的功能。

示例程序

以下是一个简单的示例程序，展示了如何使用 Spring AI 构建一个聊天机器人：

import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@SpringBootApplication
public class ChatApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ChatApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public OpenAiChatClient openAiChatClient() {
        return new OpenAiChatClient("YOUR_API_KEY");
    }

    @RestController
    public static class ChatController {

        private final OpenAiChatClient chatClient;

        public ChatController(OpenAiChatClient chatClient) {
            this.chatClient = chatClient;
        }

        @PostMapping("/chat")
        public String chat(@RequestBody String message) {
            return chatClient.chat(message).getReply();
        }
    }
}

通过以上步骤，开发者可以快速地构建出一个简单的聊天机器人，这个聊天机器人能够接收用户的输入，并通过 AI 模型生成相应的回复。

Spring AI 的出现为 Java 开发者提供了一个强大的工具，使得他们能够更加便捷地实现 AI 功能的快速部署和集成，为项目增添智能元素。希望更多的 Java 开发者能够了解并使用 Spring AI，探索 AI 领域的更多可能性。