在人工智能技术飞速发展的当下，将 AI 能力集成到应用中已成为企业数字化转型的关键需求。Spring AI 作为 Spring 生态家族的新成员，凭借其强大的功能和便捷的集成方式，为开发者提供了高效构建 AI 驱动应用的解决方案。本文将深入探讨 Spring AI 的核心优势与特性，并通过开发聊天接口的实战案例，展示其在实际项目中的应用价值。
一、Spring AI 的核心优势
1.1 无缝融入 Spring 生态
Spring AI 最大的优势之一在于其与 Spring 生态的深度融合。对于熟悉 Spring Boot、Spring Cloud 等框架的开发者来说，Spring AI 的使用几乎没有学习成本。它沿用了 Spring 框架统一的编程模型和配置方式，例如通过依赖注入（DI）管理 AI 相关的组件和服务，使用 Spring Boot 的自动配置特性简化开发流程。这种无缝集成意味着开发者可以在现有的 Spring 项目中轻松添加 AI 功能，无需重新学习一套全新的开发体系，极大地提高了开发效率。
1.2 降低 AI 集成门槛
传统的 AI 开发往往需要掌握复杂的机器学习框架、算法知识以及大量的数学基础，这对于普通开发者来说具有较高的门槛。Spring AI 通过封装底层的 AI 实现细节，提供了简洁易用的 API，让开发者可以专注于业务逻辑的实现。例如，在调用大语言模型进行文本生成时，开发者无需关心模型的部署、优化以及与模型的网络通信等复杂操作，只需通过简单的配置和代码调用，即可实现强大的 AI 功能，使得 AI 技术真正成为开发者手中的工具。
1.3 丰富的扩展能力
Spring AI 具备良好的扩展性，支持与多种主流 AI 技术和服务集成。无论是 OpenAI、Anthropic 等云端大语言模型服务，还是本地部署的开源模型，如 LLaMA，Spring AI 都能通过插件化的设计轻松对接。此外，它还支持自定义扩展，开发者可以根据项目需求，实现自己的 AI 组件和服务，进一步满足个性化的业务场景。这种灵活的扩展能力，使得 Spring AI 能够适应不断变化的 AI 技术发展趋势和多样化的业务需求。
1.4 生产级的稳定性与可靠性
基于 Spring 框架在企业级应用开发领域多年的实践经验，Spring AI 具备生产级的稳定性和可靠性。它提供了完善的错误处理机制、监控和管理功能，能够确保 AI 应用在复杂的生产环境中稳定运行。例如，通过 Spring Boot 的健康检查机制，可以实时监控 AI 服务的运行状态；利用 Spring Cloud 的分布式链路追踪和熔断降级等功能，能够有效提升 AI 应用的容错能力和高可用性，为企业级应用的 AI 化转型提供坚实保障。
二、Spring AI 的关键特性
2.1 统一的编程模型
Spring AI 采用统一的编程模型，对不同类型的 AI 服务和功能进行抽象和封装。无论是处理自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、情感分析，还是计算机视觉（CV）任务，如图像识别、目标检测，开发者都可以使用相似的代码结构和 API 进行开发。这种统一的编程模型不仅降低了开发难度，还提高了代码的可读性和可维护性，使得开发者能够快速上手不同类型的 AI 应用开发。
2.2 模型管理与优化
Spring AI 提供了强大的模型管理功能，支持对多种 AI 模型进行加载、缓存和版本控制。对于云端模型，它可以自动处理模型的调用和资源管理；对于本地模型，能够优化模型的加载和推理性能，减少响应时间。此外，Spring AI 还支持模型的动态切换和热更新，在不中断服务的情况下，更新或替换 AI 模型，确保应用始终使用最新、最优化的模型，提升 AI 应用的性能和效果。
2.3 数据处理与集成
在 AI 应用中，数据的处理和集成至关重要。Spring AI 提供了丰富的数据处理工具和接口，能够方便地与各种数据源进行集成，如数据库、文件系统、消息队列等。它支持对数据进行清洗、转换和预处理，以满足 AI 模型的输入要求。同时，Spring AI 还提供了数据缓存和异步处理机制，提高数据的访问效率和系统的吞吐量，确保 AI 应用能够高效地处理大量数据。
2.4 安全与合规
在企业应用中，安全和合规是不容忽视的问题。Spring AI 继承了 Spring 框架的安全特性，提供了完善的安全机制，包括身份认证、访问控制、数据加密等功能，确保 AI 服务的安全性和数据的隐私性。
三、从官网了解Spring AI
3.1官网
文档地址：docs.spring.io/spring-ai/r…
3.2下图为官网给出的Spring AI 支持的各种聊天模型，并详细说明了它们的功能：
多模态：模型可以处理的输入类型（例如文本、图像、音频、视频）。
工具/功能调用：模型是否支持功能调用或工具使用。
流式：如果模型提供流式响应。
重试：支持重试机制。
可观察性：监控和调试的功能。
内置 JSON：原生支持 JSON 输出。
本地部署：模型是否可以在本地运行。
OpenAI API 兼容性：模型是否与 OpenAI 的 API 兼容。
3.3下图是 Spring AI Message API 的类图，展示了消息相关的类及其关系和主要属性、方法 ，以下是详细分析：
顶层抽象与核心类
Content：位于类图最上方，是一个基础抽象。getContent()用于获取主要文本内容，getMetadata()获取可选元数据。它是消息文本内容及元数据相关功能的基础。
MediaContent：用于处理多模态输入输出，getMedia()可获取多模态媒体内容集合，体现对非文本内容的支持。
消息类型相关
Message：是消息的抽象接口，getMessageType()可获取消息类型（MsgType ）。
AbstractMessage：实现了Message接口，是具体消息类的抽象基类。包含textContent存储文本内容 、messageType表明消息类型 、metadata存储元数据。
具体消息类型
SystemMessage：代表系统消息，规定其messageType为SYSTEM，用于系统向用户或模型传达指令、说明等信息。
UserMessage：表示用户发送的消息，messageType为USER ，media属性可存储 0 个或多个多模态媒体内容，用于用户向模型提问等场景。
AssistantMessage：是模型助手的回复消息，messageType为ASSISTANT ，toolCalls属性可存储 0 个或多个工具调用信息，用于模型回复用户问题及相关操作。
ToolResponseMessage：用于工具响应消息，messageType为TOOL ，responses属性存储多个工具响应（ToolResponse ），用于工具执行后反馈结果。
辅助类
MessageType：是一个枚举类，定义了SYSTEM、USER、ASSISTANT、TOOL这几种消息类型，用于标识不同来源和用途的消息。
ToolResponse：对应工具响应，id是响应唯一标识 ，name是工具名称 ，responseData存储响应具体数据。
Media：用于表示多模态媒体内容，getMimeType()获取媒体类型 ，getData()获取媒体数据 ，getId()获取媒体标识。
ToolCall：用于描述工具调用，id是调用唯一标识 ，type是调用类型 ，name是工具名称 ，arguments存储调用参数。
这张类图整体构建了 Spring AI 中消息相关的结构体系，涵盖文本、多模态内容处理，以及不同角色消息类型和工具调用、响应相关的设计，为开发者基于 Spring AI 进行消息处理、对话构建等功能开发提供了清晰的类结构和接口规范参考。
3.4以下流程图说明了 Spring AI 如何处理聊天模型的配置和执行，结合启动和运行时选项：
启动配置 - ChatModel/StreamingChatModel 使用“启动”聊天选项进行初始化。这些选项在 ChatModel 初始化期间设置，旨在提供默认配置。
运行时配置 - 对于每个请求，提示可以包含运行时聊天选项：这些可以覆盖启动选项。
选项合并过程 - “合并选项”步骤会将启动选项和运行时选项合并在一起。如果提供了运行时选项，则运行时选项的优先级高于启动选项。
输入处理 - “转换输入”步骤将输入指令转换为本机的、特定于模型的格式。
输出处理——“转换输出”步骤将模型的响应转换为标准化ChatResponse格式。
启动和运行时选项的分离允许进行全局配置和特定于请求的调整。
四、Spring AI 实战：构建聊天接口
4.1 项目准备
首先，创建一个 Spring Boot 项目，并在pom.xml文件中添加 Spring AI 相关依赖。以使用 OpenAI 的大语言模型为例，需要添加 OpenAI 的客户端依赖以及 Spring AI 的核心依赖：
同时，在application.properties文件中配置 OpenAI 的 API 密钥，这里以deepseek为例，配置自己的deepseek地址和密钥：
deepseek.api.key=xxx
deepseek.api.url=api.deepseek.com
4.2 定义聊天接口
在 Spring Boot 项目中，创建一个 RESTful 风格的聊天接口：
在上述代码中，ChatController通过依赖注入获取OpenAiChatModel实例，在query方法中，根据用户发送的消息，调用DeepSeekService.query方法向 DeepSeek的模型发送请求，并将模型返回的回复返回给客户端，query方法如下：
4.3 测试聊天接口
使用 Postman 等工具测试聊天接口。发送一个 get 请求到/query接口，例如：
"query"="请推荐一部好看的电影"
接口将返回 AI 生成的回复，如：
4.4构建流式访问聊天接口
创建控制器类ChatController，定义支持流式访问的聊天接口：
在上述代码中：
@GetMapping注解的produces属性设置为MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE，表明接口将以文本事件流（Server-Sent Events，SSE）形式返回数据。
queryStream方法如下：
- bodyValue中通过设置stream为true开启流式响应模式，通过Flux发布，实现流式返回给客户端。
4.5 测试聊天接口
使用支持 Server-Sent Events 的客户端工具进行测试，如浏览器通过 JavaScript 的EventSource对象，或在 Postman 的Body中选择Event Source模式。向/queryStream接口发送 GET请求，请求体包含query字段，客户端将逐步接收 AI 生成的回复内容，实现实时交互的流式聊天效果。
4.6 功能扩展与优化
在实际应用中，可对该流式聊天接口进一步扩展优化。例如，添加对话历史记录功能，使 AI 能依据上下文给出更智能的回复；实现用户身份认证和权限控制，确保只有授权用户可使用接口；对接口进行性能优化，如添加缓存机制，减少对 AI 模型的重复调用，提升响应速度等。
五、总结
通过以上对 Spring AI 的优势、特性介绍以及聊天接口的实战开发，我们可以看到 Spring AI 在 AI 应用开发中具有显著的优势和强大的功能。它不仅降低了 AI 集成的门槛，让开发者能够快速将 AI 技术应用到实际项目中，还提供了丰富的扩展能力和生产级的稳定性，满足企业级应用的各种需求。随着 AI 技术的不断发展，Spring AI 有望在更多领域发挥重要作用，为开发者带来更多创新和价值。在未来的项目开发中，开发者可以充分利用 Spring AI 的优势，打造更加智能、高效的应用程序。
上述文章结合聊天接口实战，展现了 Spring AI 的应用潜力。如果你想对案例中的某个环节深入探讨，或尝试其他 AI 功能的实现，欢迎随时交流。
