Spring AI 实战指南：从入门到精通-开发者社区

Spring AI 实战指南：从入门到精通

【免费下载链接】spring-aiAn Application Framework for AI Engineering项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/spr/spring-ai

Spring AI 作为一款AI工程应用框架，提供了构建企业级AI应用的完整解决方案。本指南将深入解析Spring AI的架构设计、核心组件工作原理，以及从快速搭建到高级配置的全流程实践，帮助开发者掌握Spring AI架构解析与核心配置的关键技术点，轻松构建强大的AI应用系统。

核心组件的核心原理

Spring AI的核心架构采用了模块化设计，如同一个精密的AI应用工厂，各个组件各司其职又协同工作。理解这些核心组件的工作原理，是掌握Spring AI的基础。

1.1 顾问（Advisor）组件：AI交互的智能管家

顾问组件在Spring AI中扮演着智能管家的角色，负责管理用户请求与AI模型之间的交互流程。它就像一位经验丰富的助理，能够在请求发送给AI模型之前进行预处理，在模型返回结果后进行后处理，确保整个交互过程高效且符合预期。

是什么：顾问组件是位于用户请求与AI模型之间的中间层，提供请求转换、响应处理、异常处理等功能。它允许开发者在不修改核心业务逻辑的情况下，对AI交互过程进行定制和扩展。

为什么：在实际应用中，我们经常需要对用户请求进行标准化处理、添加额外上下文信息，或者对AI返回的结果进行格式化、过滤等操作。顾问组件将这些横切关注点集中管理，提高了代码的可维护性和复用性。

怎么用：通过实现Advisor接口，并重写beforeAdvising和afterAdvising方法，可以分别对请求和响应进行定制处理。例如，我们可以创建一个日志顾问，记录所有AI交互的详细信息。

public class LoggingAdvisor implements Advisor { @Override public ChatClientRequest beforeAdvising(ChatClientRequest request) { log.info("Sending request to AI model: {}", request); return request; } @Override public ChatClientResponse afterAdvising(ChatClientResponse response) { log.info("Received response from AI model: {}", response); return response; } }

核心实现：advisors/spring-ai-advisors-vector-store/src/main/java/org/springframework/ai/advisor/

关键问题自查：

[是] 顾问组件可以对AI请求和响应进行双向处理
[否] 一个AI交互流程只能使用一个顾问组件
[是] 实现自定义顾问需要实现Advisor接口

1.2 函数调用机制：AI能力的扩展接口

函数调用机制是Spring AI的一项强大功能，它允许AI模型根据用户请求自动调用预定义的函数，从而扩展AI的能力，使其能够与外部系统进行交互，完成复杂任务。

是什么：函数调用机制是一种让AI模型能够动态调用外部函数的能力。开发者可以注册一系列函数，AI模型在处理用户请求时，会根据需要选择合适的函数进行调用，并将调用结果整合到最终响应中。

为什么：传统的AI模型只能基于训练数据进行回答，而函数调用机制打破了这一限制，使AI能够利用外部工具和服务，处理实时数据、执行计算任务或与其他系统交互，极大地扩展了AI应用的范围和实用性。

怎么用：首先，定义一个函数并注册到函数注册表中。然后，在发送请求时，指定允许调用的函数。AI模型会根据请求内容判断是否需要调用函数，并返回函数调用结果。

// 定义函数 public class WeatherService { public String getCurrentTemperature(String city) { // 调用天气API获取温度 return "25°C"; } } // 注册函数 FunctionRegistry functionRegistry = new DefaultFunctionRegistry(); functionRegistry.register("getCurrentTemperature", new WeatherService()::getCurrentTemperature); // 发送包含函数调用的请求 ChatRequest request = new ChatRequest("What's the temperature in Beijing?"); request.setFunctions(Arrays.asList("getCurrentTemperature")); ChatResponse response = chatClient.call(request);

核心实现：spring-ai-model/src/main/java/org/springframework/ai/model/function/

关键问题自查：

[是] 函数调用允许AI模型与外部系统交互
[否] 函数调用需要开发者手动触发
[是] 函数需要注册到函数注册表后才能被AI模型调用

1.3 ETL管道：数据处理的流水线

ETL（抽取-转换-加载）管道是Spring AI中处理文档数据的核心组件，它提供了一套完整的数据处理流程，从各种来源抽取数据，进行清洗和转换，然后加载到向量存储中，为后续的检索增强生成（RAG）应用提供支持。

是什么：ETL管道由文档读取器（Document Reader）、文档转换器（Document Transformer）和文档写入器（Document Writer）三部分组成。它实现了从原始数据到向量存储的完整处理流程，支持多种数据格式和存储系统。

为什么：在RAG应用中，高质量的数据处理是保证检索效果的关键。ETL管道提供了标准化的数据处理流程，能够处理各种格式的文档，进行分块、清洗、向量化等操作，为AI模型提供高质量的上下文信息。

怎么用：创建ETL管道需要配置读取器、转换器和写入器。例如，我们可以创建一个处理PDF文档的管道，将文档内容抽取出来，分割成合适的块，然后存储到向量数据库中。

// 创建文档读取器（PDF） DocumentReader reader = new PdfDocumentReader(new File("document.pdf")); // 创建文档转换器（分块处理） DocumentTransformer transformer = new ChunkingTransformer(500, 100); // 创建文档写入器（向量存储） DocumentWriter writer = new VectorStoreDocumentWriter(vectorStore); // 构建并执行ETL管道 ETLPipeline pipeline = new ETLPipeline(reader, transformer, writer); pipeline.execute();

核心实现：spring-ai-rag/src/main/java/org/springframework/ai/rag/etl/

关键问题自查：

[是] ETL管道包括抽取、转换、加载三个阶段
[否] ETL管道只能处理文本格式的文档
[是] 文档转换器可以对文档进行分块、清洗等处理

快速上手的最佳实践

掌握了Spring AI的核心组件后，让我们通过一个实际案例来快速上手，从环境搭建到实现一个简单的AI聊天应用，体验Spring AI的强大功能。

2.1 环境搭建：准备工作的最佳实践

在开始开发Spring AI应用之前，我们需要搭建一个合适的开发环境。这包括安装必要的工具、配置依赖管理系统，以及获取所需的AI模型API密钥。

是什么：环境搭建是开发Spring AI应用的第一步，它确保我们拥有正确的开发工具、依赖库和配置，为后续开发工作打下基础。

为什么：一个良好的开发环境可以提高开发效率，减少因环境问题导致的错误，确保应用能够正常构建和运行。

怎么用：

安装JDK 17或更高版本，确保Java开发环境可用。
安装Maven或Gradle作为构建工具。Spring AI官方推荐使用Maven。

克隆Spring AI项目仓库：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/spr/spring-ai

在项目中添加Spring AI相关依赖。例如，在pom.xml中添加OpenAI模型依赖：

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

获取AI模型API密钥（如OpenAI API密钥），并配置到应用中。

核心实现：pom.xml

关键问题自查：

[是] Spring AI需要JDK 17或更高版本
[否] 只能使用Maven作为Spring AI的构建工具
[是] AI模型API密钥需要妥善保管，不应提交到代码仓库

2.2 第一个AI聊天应用：从零开始的实践

现在，让我们动手实现一个简单的AI聊天应用，体验Spring AI的核心功能。这个应用将使用OpenAI模型，实现基本的对话功能。

是什么：这是一个基于Spring AI的简单聊天应用，它演示了如何使用Spring AI的聊天客户端与AI模型进行交互，处理用户输入并返回AI生成的响应。

为什么：通过实现这个简单应用，我们可以熟悉Spring AI的基本使用流程，包括配置AI模型、创建聊天客户端、发送请求和处理响应等关键步骤。

怎么用：

创建Spring Boot应用，并添加Spring AI OpenAI依赖。
在application.properties中配置OpenAI API密钥：
```
spring.ai.openai.api-key=your-api-key
```

创建聊天服务类：

@Service public class ChatService { private final ChatClient chatClient; public ChatService(ChatClient.Builder chatClientBuilder) { this.chatClient = chatClientBuilder.build(); } public String chat(String message) { return chatClient.call(message); } }

创建控制器类，处理HTTP请求：

@RestController public class ChatController { private final ChatService chatService; public ChatController(ChatService chatService) { this.chatService = chatService; } @PostMapping("/chat") public String chat(@RequestBody String message) { return chatService.chat(message); } }

运行应用，并使用curl或Postman测试聊天接口：

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d "Hello, Spring AI!" http://localhost:8080/chat

核心实现：spring-ai-client-chat/src/main/java/org/springframework/ai/client/chat/

关键问题自查：

[是] 创建ChatClient需要使用ChatClient.Builder
[否] AI模型配置必须写在代码中，不能通过配置文件设置
[是] ChatClient的call方法可以直接发送字符串消息并获取响应

进阶配置的深度解析

在掌握了Spring AI的基本使用后，我们需要了解如何进行进阶配置，以满足复杂应用场景的需求。这包括自定义AI模型、配置向量存储、实现高级对话功能等。

3.1 自定义AI模型：扩展AI能力的最佳实践

Spring AI支持多种AI模型，同时也允许开发者集成自定义的AI模型，以满足特定的业务需求。自定义AI模型可以是内部开发的模型，也可以是第三方提供的模型。

是什么：自定义AI模型集成是指将Spring AI未直接支持的AI模型整合到应用中，通过实现统一的接口，使自定义模型能够像内置模型一样使用。

为什么：不同的应用场景可能需要不同的AI模型，有些特殊领域的模型可能不在Spring AI的默认支持范围内。通过自定义模型集成，开发者可以灵活地扩展Spring AI的能力，满足特定的业务需求。

怎么用：

实现ChatModel接口，提供自定义模型的具体实现：

public class CustomChatModel implements ChatModel { @Override public ChatResponse call(ChatRequest request) { // 实现与自定义AI模型的交互逻辑 String responseContent = customModel.generateResponse(request.getPrompt()); return new ChatResponse(responseContent); } }

创建模型配置类，将自定义模型注册为Spring Bean：

@Configuration public class CustomModelConfig { @Bean public ChatModel customChatModel() { return new CustomChatModel(); } }

在应用中使用自定义模型：

@Service public class CustomChatService { private final ChatClient chatClient; public CustomChatService(ChatClient.Builder chatClientBuilder, ChatModel customChatModel) { this.chatClient = chatClientBuilder.chatModel(customChatModel).build(); } // 使用自定义模型进行聊天 public String chat(String message) { return chatClient.call(message); } }

核心实现：spring-ai-model/src/main/java/org/springframework/ai/model/chat/

关键问题自查：

[是] 自定义AI模型需要实现ChatModel接口
[否] 自定义模型不能与Spring AI的其他组件（如顾问）一起使用
[是] 自定义模型需要注册为Spring Bean才能被自动注入

3.2 向量存储配置：优化数据检索的核心原理

向量存储是RAG（检索增强生成）应用的核心组件，它负责存储文档的向量表示，以便快速检索与用户查询相关的文档片段。Spring AI支持多种向量存储系统，如Redis、Elasticsearch、PostgreSQL等。

是什么：向量存储配置是指将Spring AI应用与向量数据库集成，实现文档向量的存储和检索。它涉及向量存储的连接配置、索引设置、相似度度量等关键参数的调整。

为什么：高效的向量存储配置直接影响RAG应用的检索性能和准确性。合理的配置可以提高检索速度，确保AI模型能够获取到最相关的上下文信息，从而生成更准确的回答。

怎么用：以Redis向量存储为例，配置步骤如下：

添加Redis向量存储依赖：

<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-redis-store</artifactId> </dependency>

在application.properties中配置Redis连接信息：

spring.ai.vectorstore.redis.host=localhost spring.ai.vectorstore.redis.port=6379 spring.ai.vectorstore.redis.index-name=documents

创建向量存储Bean：

@Configuration public class VectorStoreConfig { @Bean public VectorStore vectorStore(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { return new RedisVectorStore(redisConnectionFactory, "documents"); } }

使用向量存储进行文档存储和检索：

@Service public class DocumentService { private final VectorStore vectorStore; private final EmbeddingModel embeddingModel; public DocumentService(VectorStore vectorStore, EmbeddingModel embeddingModel) { this.vectorStore = vectorStore; this.embeddingModel = embeddingModel; } public void addDocument(String content) { Document document = new Document(content); document.setEmbedding(embeddingModel.embed(document)); vectorStore.add(document); } public List<Document> searchDocuments(String query) { List<Double> queryEmbedding = embeddingModel.embed(query); return vectorStore.similaritySearch(queryEmbedding, 5); } }

核心实现：vector-stores/spring-ai-redis-store/src/main/java/org/springframework/ai/redis/

关键问题自查：

[是] 向量存储用于存储文档的向量表示
[否] Spring AI只支持Redis作为向量存储
[是] 向量存储需要与嵌入模型配合使用，将文本转换为向量

3.3 高级对话功能：上下文管理与多轮对话的最佳实践

在实际应用中，AI对话往往不是单轮的，而是需要保持上下文，进行多轮交互。Spring AI提供了强大的上下文管理功能，支持复杂的多轮对话场景。

是什么：高级对话功能包括上下文管理、对话历史跟踪、会话状态维护等，使AI能够理解对话的上下文信息，提供连贯、相关的回答。

为什么：多轮对话是许多AI应用的基本需求，如客服机器人、智能助手等。良好的上下文管理可以使对话更加自然、高效，提升用户体验。

怎么用：

使用ChatHistory组件管理对话历史：

@Service public class ConversationService { private final ChatClient chatClient; private final ChatHistory chatHistory; public ConversationService(ChatClient chatClient) { this.chatClient = chatClient; this.chatHistory = new InMemoryChatHistory(); } public String chat(String message) { // 将用户消息添加到对话历史 chatHistory.addUserMessage(message); // 构建包含历史的请求 ChatRequest request = new ChatRequest(chatHistory.getMessages()); // 获取AI响应 ChatResponse response = chatClient.call(request); // 将AI响应添加到对话历史 chatHistory.addAssistantMessage(response.getContent()); return response.getContent(); } public void clearHistory() { chatHistory.clear(); } }

配置对话历史存储（如使用Redis存储对话历史，支持分布式会话）：

@Configuration public class ChatHistoryConfig { @Bean public ChatHistory chatHistory(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) { return new RedisChatHistory(redisTemplate, "chat:history:"); } }

在控制器中使用对话服务：

@RestController public class ConversationController { private final ConversationService conversationService; public ConversationController(ConversationService conversationService) { this.conversationService = conversationService; } @PostMapping("/conversation") public String chat(@RequestBody String message) { return conversationService.chat(message); } @PostMapping("/conversation/clear") public void clearHistory() { conversationService.clearHistory(); } }

核心实现：spring-ai-model/src/main/java/org/springframework/ai/model/chat/history/

关键问题自查：