小米这次要打怪升级，需要先把装备准备齐全。启动 springAI 聊天模型前，我们得满足几个前提条件：
1、环境准备
- Java 环境：需要 JDK 17+，因为我喜欢用最新特性，像 sealed class、record 什么的，代码更简洁；
- Spring Boot：推荐 spring-boot-starter-parent:2.7.x 或者 3.x，这次用 3.x 吧，用起来更现代；
- 依赖库：主要是 spring-boot-starter-web + spring-boot-starter-json，再加上 Vertex AI 相关 SDK，比如 com.google.cloud:google-cloud-aiplatform;
2、权限准备
在 GCP（谷歌云）那儿，开启 Vertex AI API；
- 创建一个 Service Account，给它一个 JSON key，让它拥有调用 Vertex AI 的权限（aiplatform.user 或者更高）；
- 如果想用 Storage、Vision、Audio 等，那还得给权限，比如 storage.objectViewer、vision.visionApiUser 等；
3、Spring 配置
Spring Boot 中添加一些配置项，比如 application.yml 里：
这样我们的小米就有一张通往云端的 VIP 门票啦！
自动配置——魔法初现，Model Bean 自动现身！
自动配置是 Spring Boot 精华之一，魔法般帮我们省去大量重复代码。我们只要定义个 @Configuration 类，让它判断当前类路径中有没有 Vertex AI SDK，一切准备就绪后便可自动装配：
对，Spring 自动判断好环境、有 Bean 就自己下定单……多省心！日常使用时，只要在你的类里：
就能拿来用啦，Spring 自动注入，太方便！
聊天属性——为 AI 聊天加点性格
每个聊天模型都有自己的“性格”，springAI 中也没落下，咱们可以通过 ChatModel 定制对话属性：
- emperature 控制回答的“发散程度”，温度高，回答更天马行空；温度低，回答更保守靠谱；
- top_p 控制答案多样性，组合使用才能“调音”；
- maxTokens 防止回答太长，让响应速度更快；
- stopSequences 帮我们控制结束方式，按需中断对话。
小米我喜欢给聊天加点活力，于是 temperature 设 0.8，top_p 0.95，maxTokens 300，让聊天更自然、更有生命力。
运行时选项——调节游戏中运行参数
“我这个模型太嗨了，需要控制一下运行时的资源使用。”这时，我们还可以通过运行时配置做调节，比如：
一、超时时间控制
代码里结合 HTTP client 并设置超时，保证服务可靠不坑爹。
二、并发配置
配置一个线程池，避免同时发多个请求把自己累垮。
三、错误重试机制：
加个指数退避重试，网络抖动来两次都不怕，紧要关头可以自动再来一次。
工具调用——让聊天模型会“用工具”
最炫酷的是，聊天模型不仅能聊天，还会“拿工具”。比如调用图像识别接口、访问计算器、查询天气……springAI 中允许在对话中嵌入一段“工具调用”的请求：
于是模型会去 Vision API 调用标签检测，再把结果整合进对话：
- 用户： “请告诉我这张图片里的内容。”
- AI： “正在识别图片内容…”（调用 vision.detectLabels）
- 回答： “我识别出以下标签：猫、宠物、可爱、动物。”
你不必手动写调用逻辑，模型说“我要用这个工具”，springAI 会拦截，把请求发送给对应的工具，再把结果带回来给模型，简直像一台智能小助手！
多模态——让聊天不再“只有文字”
好玩又灵活的交互，文字当然是基础，但图像、音频、视频、PDF 等多模态内容，才是 springAI 的终极形态。
1. 图像、音频、视频
图像
用户上传图片，模型调用 Vision API：
- 图像生成（比如 DALL·E／Imagen）：根据 Prompt 生成图片；
- 图像理解：识别文字、标签、场景等；
- 目标检测：检测人脸 / 物体 / QR code 等。
交互案例：
用户： “这张图里是不是有个笑脸？”
AI：通过调用 Vision，告诉你： “我看到了一个明显的笑脸，置信度 95%。”
音频
- 语音识别（Speech-to-Text）：把用户语音转成文字；
- 语音合成（Text-to-Speech）：把文字读出来；
- 音频分析：语言检测、情绪识别等。
场景笔记：用户上传一段语音，springAI 帮转写、识别情绪，再反馈“你说的是开心”——聊天变得有温度。
视频
- 关键帧提取+分析：识别场景变化、人脸出现、字幕识别；
- 文本–视频生成：从描述生成短视频（如果有支持）。
用户丢个短视频过来，模型能分析内容、识别出关键词、甚至自动说“你今年夏天穿的这件蓝色 T 恤看起来真酷！”
2. PDF
文档内容理解利器：上传 PDF，模型自动调用 Document AI／OCR：
- 提取文本：把 PDF 中的文字提取出来；
- 结构识别：表格、标题、段落等样式保留；
- 问答能力：比如你问“第三页讲了什么？”，模型直接回答核心内容。
想象一下：用户上传一份合同 PDF，AI 能告诉你：“第 5 条是关于违约责任的，罚款标准是 USD 5000。”
示例控制器——给你留下代码“干货”印象
小米最喜欢的就是代码示例了！下面从 controller 视角，给你一个完整示例：
再做个文件上传的 controller，让模型识别图片、音频、PDF：
这样一整套机制下来，用户的上传文件就会引发模型调用相应工具，然后把识别结果包装成响应返回——超实用！
让 AI 聊天更聪明、更生动、更贴心
回头看看，我们跟着小米一起闯关：
- 准备装备：JDK、Spring Boot、Vertex AI 权限文件
- 自动配置：Spring 自动生成 ChatModel Bean
- 聊天性格：温度 (temperature)、采样 (top_p)、最大长度、结束符
- 运行时控制：超时、并发、重试等稳定措施
- 工具调用：让模型能调用 Vision、Speech、Document 等工具
- 多模态交互：处理图像、音频、视频、PDF，让聊天更有温度和层次
- 控制器示例：Spring Controller 实现 end-to-end 聊天与工具调用逻辑
如果你想让你的 AI 助手“会看图、能听话、能读文档”，springAI + VertexAI Gemini 通通帮你搞定！
END
小米我一路讲得飞起，100 行不到的 Java 就能让聊天模型跳动起来。希望你喜欢这篇“技术为主的故事”，如果你有什么特别想聊的模块，比如“记忆管理”“插件系统”“多轮对话场景优化”，随时来撩我呀！
我们下次见，别忘了对 AI 聊天模型保持好奇和热情，让代码和创意一起飞起来！
我是小米，一个喜欢分享技术的31岁程序员。如果你喜欢我的文章，欢迎关注我的微信公众号“软件求生”，获取更多技术干货！
