5分钟跑通第一个AI应用，Java开发者如何用Spring AI快速上手？

张涛酱107456
5 阅读3分钟

想在Java项目里接入AI？不用写HTTP客户端，不用处理JSON解析，Spring AI让一切变得简单。

为什么你需要关注Spring AI？

你有没有算过，在Java项目里接入AI需要多少代码？

如果直接调用大模型API，你需要：

  • 写HTTP客户端代码
  • 处理请求/响应的JSON序列化
  • 实现错误重试机制
  • 处理超时控制
  • 管理API Key安全

光是这些基础设施代码，就能写满一个文件。而且每次新增AI功能，都要重复这些工作。

Spring AI就是来解决这个问题的。

它把AI能力封装成Spring风格的API，你只需要像调用Bean一样使用ChatClient，剩下的交给框架处理。

这篇文章带你在5分钟内跑通第一个AI聊天程序。用DeepSeek模型，国内直接访问，价格极低。不废话，直接上手。

本文目标

读完本文，你将能够：

  • ✅ 搭建Spring AI开发环境
  • ✅ 编写一个可运行的AI聊天接口
  • ✅ 理解ChatClient的核心用法
  • ✅ 排查常见问题

准备工作

开始之前，确认你有这些：

组件版本检查方式
JDK17+java -version
Maven3.6+mvn -version
DeepSeek API Key有效注册获取

获取API Key

  1. 访问 DeepSeek开放平台
  2. 注册/登录后进入「API Keys」
  3. 点击「创建API Key」
  4. 复制生成的Key

设置环境变量：

# macOS / Linux
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx

# Windows PowerShell
$env:DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxx"

为什么选DeepSeek？

对比项DeepSeekOpenAI
国内访问✅ 直接访问❌ 需要代理
价格约1元/百万token约10元/百万token
API格式兼容OpenAI原生
代码能力强强

DeepSeek完全兼容OpenAI的API格式，代码几乎不用改。

创建项目

项目结构

01-quick-start/
├── pom.xml
├── src/main/java/com/xalgocapital/
│   ├── QuickStartApplication.java
│   └── ChatController.java
├── src/main/resources/
│   └── application.yml
└── README.md

Maven配置

pom.xml 关键配置：

<properties>
    <java.version>17</java.version>
    <spring-ai.version>1.1.4</spring-ai.version>
</properties>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- DeepSeek专用Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-model-deepseek</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

版本说明：

  • Spring AI 1.1.4 已在Maven中央仓库发布，无需额外仓库配置
  • DeepSeek专用Starter是1.1.4新增的，开箱即用

应用配置

application.yml：

server:
  port: 8080

spring:
  application:
    name: spring-ai-quick-start
  
  ai:
    deepseek:
      api-key: ${DEEPSEEK_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: deepseek-chat
          temperature: 0.7

配置要点：

  • 使用spring.ai.deepseek前缀，无需配置base-url
  • model用deepseek-chat，DeepSeek主力模型
  • api-key从环境变量读取，避免硬编码

启动类

package com.xalgocapital;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

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

标准的Spring Boot启动类，没什么特别的。

聊天接口

package com.xalgocapital;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
public class ChatController {

    private final ChatClient chatClient;

    public ChatController(ChatClient.Builder builder) {
        this.chatClient = builder.build();
    }

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam(defaultValue = "你好") String message) {
        return chatClient.prompt()
                .user(message)
                .call()
                .content();
    }
}

核心是ChatClient。

它封装了和AI模型交互的所有细节。调用链：

prompt() → user() → call() → content()
   │         │         │         │
 创建对话   添加消息   发送请求   获取回复

对比直接调用OpenAI API的代码，这简洁太多了。

运行测试

启动项目

cd 01-quick-start
mvn spring-boot:run

看到这行日志说明成功：

Started QuickStartApplication in 2.345 seconds

测试接口

默认问候：

curl http://localhost:8080/chat

响应：

你好！有什么我可以帮助你的吗？

自定义问题：

curl "http://localhost:8080/chat?message=用一句话解释什么是微服务"

响应：

微服务是一种架构风格，将应用拆分成多个小型、独立的服务，每个服务专注单一职责，可独立部署和扩展。

常见问题

问题1：依赖下载失败

现象： Maven报错 Could not find artifact org.springframework.ai...

原因： 网络问题或Maven本地缓存损坏

解决：

# 清理本地缓存后重试
mvn dependency:purge-local-repository
mvn clean install

问题2：API Key无效

现象： 启动正常，请求报错 401 Unauthorized

排查：

# 检查环境变量
echo $DEEPSEEK_API_KEY

# 如果为空，重新设置
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx

问题3：连接失败

现象： 请求报错 Connection refused 或 timeout

排查：

# 测试DeepSeek API是否可达
curl https://api.deepseek.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY"

如果返回模型列表，说明网络正常。如果超时，检查网络环境。

背后发生了什么？

当你调用 /chat?message=你好 时：

ChatController 接收请求
        │
        ▼
ChatClient.prompt() 创建对话上下文
        │
        ▼
user("你好") 添加用户消息
        │
        ▼
call() 发送到DeepSeek API
├── 自动添加model、temperature参数
├── 自动处理HTTP请求、JSON序列化
        │
        ▼
content() 提取AI回复
        │
        ▼
返回："你好！有什么我可以帮助你的吗？"

你不需要关心HTTP客户端、JSON解析、错误重试——Spring AI全部帮你做了。

小结

这篇文章让你跑通了第一个AI应用：

你学到了关键点
项目搭建BOM 依赖管理
核心配置环境变量管理API Key
ChatClientprompt → user → call → content
问题排查依赖、认证、网络

但这只是开始。

系列导航：

本文是「Spring AI实战入门」系列第1篇，目标帮助Java开发者快速掌握AI应用开发。

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