Spring AI 全面解析（2026 版 · 基于 1.0.2）

白小纯2025
7 阅读6分钟

Spring AI 全面解析（2026 版 · 基于 1.0.2）

✅ 一、什么是 Spring AI？

Spring AI 是由 Spring 官方团队（现属 Broadcom） 主导开发的开源项目，旨在为 Java/Spring 生态系统 提供一个统一、模块化、企业级友好的 AI 应用开发框架。它让开发者能够像使用 RestTemplate 或 WebClient 一样，以惯用的 Spring 风格集成大语言模型（LLM）、向量数据库、RAG、Function Calling 等现代 AI 能力。

🚀 核心理念：AI 开发应遵循 Spring 哲学 —— POJO 编程、自动配置、可移植、可观测、可测试。

💡 项目灵感来自 LangChain 和 LlamaIndex，但 不是 Python 框架的简单移植，而是为 Java 世界重新设计。

✅ 二、Spring AI 的核心目标

目标说明
统一抽象层提供跨厂商的 ChatClient、EmbeddingClient、VectorStore 等接口，屏蔽底层差异
深度 Spring Boot 集成通过 Starter 自动配置，开箱即用
支持主流 AI 范式Chat、Embedding、RAG、Function/Tool Calling、Structured Output、Multimodality、Audio（TTS/ASR）等
企业级能力支持 Micrometer 监控、SLF4J 日志、Retry、Circuit Breaker、Security、Testcontainers 测试
可扩展架构模块化设计（spring-ai-core, spring-ai-openai, spring-ai-pgvector 等），按需引入

✅ 三、Spring AI 的核心模块（2026 年最新 · v1.0.2）

1. 客户端 API（已细化）

Spring AI 不再使用单一 AiClient，而是提供更清晰的职责划分：

  • ChatClient：用于对话生成（支持流式）
  • EmbeddingClient：用于文本向量化
  • ImageClient / AudioClient / ModerationClient：多模态支持
@Autowired
private ChatClient chatClient;

String response = chatClient.prompt()
    .user("讲个关于 Spring 的笑话")
    .call()
    .content();

✅ 支持 Fluent API，风格类似 WebClient。

2. 支持的 AI 模型提供商（Providers）

Spring AI 1.0.2 支持以下主流及新兴提供商（官方列表）：

提供商支持情况说明
OpenAI✅GPT-4, GPT-5, Embedding, DALL·E, TTS, Whisper
Anthropic✅Claude 3 Opus/Sonnet/Haiku
Google Vertex AI / Gemini✅Gemini 1.5 Pro/Flash
Azure OpenAI✅企业合规部署
Amazon Bedrock✅支持 Claude、Llama、Titan 等
Ollama✅本地运行 Llama 3, Mistral, Gemma 等
Hugging Face✅通过 Inference Endpoints
Mistral AI✅Mistral Large, Codestral
Groq✅超低延迟推理
DeepSeek✅国产大模型
Moonshot (Kimi)✅支持长上下文
QianFan (百度)✅文心大模型
ZhiPu AI (智谱)✅GLM-4
NVIDIA NIM✅企业级推理微服务
Perplexity AI✅专注搜索增强回答
OCI GenAI (Oracle)✅Oracle 云原生 AI

✅ 所有提供商均支持 同步 + 流式调用，并可通过 @Qualifier 或配置切换实现 多模型路由。

3. 向量数据库支持（Vector Stores）

Spring AI 提供统一 VectorStore 接口，支持以下数据库（完整列表）：

数据库支持状态
PostgreSQL + pgvector✅（推荐，SQL 过滤强大）
Chroma✅
Qdrant✅
Weaviate✅
Pinecone✅
Milvus✅
Redis✅（RedisVL）
Elasticsearch✅
MongoDB Atlas✅
Neo4j✅（图+向量混合检索）
Oracle✅
MariaDB Vector✅
Azure Cosmos DB✅
SAP HANA✅
Typesense✅

✅ 支持 SQL-like 元数据过滤（如 filter("category = 'spring' AND version > '3.0'")）

4. RAG（检索增强生成）

Spring AI 提供 RetrievalAugmenter 和 RagChatClient，简化 RAG 流程：

@Bean
public RetrievalAugmenter retrievalAugmenter(VectorStore vectorStore) {
    return new SimpleRetrievalAugmenter(vectorStore);
}

// 在 Chat 中自动注入上下文
String answer = ragChatClient.prompt()
    .user("Spring AI 如何配置 OpenAI？")
    .call()
    .content();

✅ 内置 文档 ETL 管道：支持 PDF、Word、Markdown 等格式自动解析 → 分块 → 向量化。

5. Structured Output（结构化输出）

将 LLM 输出直接映射为 POJO，避免手动解析 JSON：

public record Weather(String location, int temperature, String condition) {}

Weather weather = chatClient.prompt()
    .user("北京今天天气如何？")
    .call()
    .entity(Weather.class); // 自动反序列化

✅ 支持 OpenAI JSON Mode、Anthropic Tool Use、自定义 Schema。

6. Function/Tool Calling

使用 @Tool 注解注册工具，LLM 可自动调用：

@Component
public class WeatherService {

    @Tool("获取指定城市的当前天气")
    public String getWeather(@ToolParam("城市名称") String city) {
        return "晴，25°C";
    }
}

✅ 支持 MCP（Model Context Protocol），实现跨语言、跨服务的工具注册与调用。

7. 流式响应（Streaming）

Flux<String> stream = chatClient.prompt()
    .user("写一首关于春天的诗")
    .stream()
    .content();

stream.subscribe(System.out::print);

8. 可观测性 & 企业级能力

  • Micrometer 集成：自动上报 token 使用量、延迟、错误率
  • SLF4J 日志：记录完整 prompt/response（可脱敏）
  • Spring Retry：自动重试失败请求
  • Testcontainers：集成向量数据库/模型服务进行集成测试
  • Spring Security：支持 API Key 管理、权限控制

✅ 四、快速上手（Spring Boot 3 + Java 17）

1. 添加依赖（Maven）

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.2</version> <!-- 当前最新稳定版 -->
</dependency>

⚠️ 注意：Spring AI 要求 Spring Boot 3.2+ 和 Java 17+。

2. 配置 application.yml

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: gpt-4o
          temperature: 0.7

3. 使用 ChatClient

@RestController
public class AiController {

    private final ChatClient chatClient;

    public AiController(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }

    @GetMapping("/ask")
    public String ask(@RequestParam String q) {
        return chatClient.prompt().user(q).call().content();
    }
}

✅ 五、推荐架构：RAG + Spring AI + pgvector

用户提问
   ↓
Spring AI ChatClient（带 RetrievalAugmenter）
   ↓
向量检索（PostgreSQL + pgvector，带元数据过滤）
   ↓
Top-K 文档拼接为上下文
   ↓
调用 GPT-4/Gemini/Claude 生成答案
   ↓
返回结构化/流式响应

✅ 优势：准确、可审计、防幻觉、低成本（本地向量库）

✅ 六、最佳实践（2026 更新）

实践说明
✅ 优先使用 RAG尤其在知识库问答场景，显著提升准确性
✅ 启用 Structured Output减少解析错误，提升类型安全
✅ 监控 token 消耗通过 Micrometer + Grafana 设置告警
✅ 使用 Prompt Template通过 PromptTemplate 或 @Prompt 管理提示词
✅ 本地模型兜底用 Ollama 部署 Llama 3 作为降级方案
✅ 敏感信息过滤结合 Spring Security 或自定义拦截器
✅ 编写集成测试使用 @Testcontainers 启动 Chroma/pgvector

✅ 七、Spring AI vs 其他框架（2026 视角）

对比项Spring AILangChain (Python)Semantic Kernel (.NET)
语言JavaPythonC#/Python
Spring 集成✅ 原生❌❌
企业级特性✅（监控/安全/事务）⚠️ 需自行集成✅
多模型支持✅ 20+ 厂商✅✅
向量库支持✅ 15+✅✅
学习曲线低（Spring 开发者）中中
适合场景企业后端、微服务、合规系统快速原型、研究Windows/.NET 生态

✅ 结论：如果你是 Java/Spring 开发者，Spring AI 是构建生产级 AI 应用的最优选择。

✅ 八、未来展望（2026–2027）

  • AI Agent 框架：支持自主任务规划、多工具协作、记忆管理
  • Fine-tuning 集成：对接 LoRA 微调平台（如 Azure, SageMaker）
  • 多模态增强：图像理解、语音交互、视频摘要
  • Spring AI Cloud：与 Spring Cloud Gateway、Kubernetes Operator 深度集成
  • AI 安全合规：内置内容审核、PII 脱敏、GDPR 合规检查

✅ 九、官方资源

资源链接
GitHubgithub.com/spring-proj…
官方文档（1.0.2）docs.spring.io/spring-ai/r…
示例项目github.com/spring-proj…
Awesome Spring AI社区精选工具/教程合集
Spring Blogspring.io/blog/tag/sp…

✅ 十、总结一句话

Spring AI 让 Java 开发者无需离开熟悉的 Spring 生态，就能高效、安全、可维护地构建下一代企业级 AI 应用 —— 从单次问答到智能 Agent，一栈式搞定。

如需针对具体场景（如：智能客服、内部知识库、代码生成助手、合规审查系统）提供 Spring AI 架构设计或代码模板，欢迎继续提问！😊

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