作為 Java 開發者，當 AI 浪潮席卷而來時，如何在熟悉的 Spring 生態中快速擁抱大模型開發？Spring AI 的出現給出了答案。本文將從初學者視角出發，帶你了解 Spring AI 的核心概念、使用方法，并介紹與之搭配的常用大模型，助你快速開啟 AI 應用開發之旅。

一、Spring AI 是什么？為何要學？

Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 應用開發框架，它延續了 Spring 生態 "約定優于配置" 的設計理念，為開發者提供了統一的 API 接口，簡化了與各類大模型的集成過程。對于 Java 開發者而言，Spring AI 的優勢顯而易見：

• 低學習成本：無需切換技術棧，用熟悉的 Spring 方式開發 AI 應用
• 多模型兼容：一套 API 適配主流大模型，避免重復開發
• 企業級特性：內置緩存、安全、異步等 Spring 生態核心能力
• 無縫集成：可與 Spring Boot、Spring Cloud 等現有組件完美配合

簡單來說，Spring AI 就像一座橋梁，讓 Java 開發者能更高效地利用大模型的能力，而不必深入研究各模型的底層細節。

二、Spring AI 核心概念與快速上手

1. 核心組件

Spring AI 的核心設計圍繞 "模型" 和 "提示" 展開，主要包含以下組件：

• Model：大模型的抽象接口，定義了與模型交互的標準方法
• Prompt：提示信息封裝，包含用戶輸入的文本和系統指令
• Response：模型返回結果的統一封裝
• Embedding：文本向量轉換工具，用于實現語義搜索等功能
• Vector Store：向量數據庫接口，支持存儲和檢索文本向量

2. 快速入門步驟

以 Spring Boot 項目為例，使用 Spring AI 調用大模型只需 3 步：

第一步：引入依賴
在pom.xml中添加 Spring AI 相關依賴（以 OpenAI 為例）：

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId><version>0.8.1</version> <!-- 版本號請使用最新穩定版 -->
</dependency>

第二步：配置模型密鑰
在application.properties中配置大模型的訪問密鑰：

spring.ai.openai.api-key=你的API密鑰
spring.ai.openai.base-url=https://api.openai.com/v1

第三步：注入并使用模型
通過ChatClient接口調用大模型：

@RestController
public class AIController {private final ChatClient chatClient;// 構造函數注入ChatClientpublic AIController(ChatClient chatClient) {this.chatClient = chatClient;}@GetMapping("/ai/chat")public String chat(String message) {// 發送提示并獲取響應return chatClient.call(message);}
}

短短幾行代碼，就完成了一個簡單的 AI 對話接口開發 —— 這就是 Spring AI 帶來的便捷性。

三、Spring AI 支持的常用大模型推薦

Spring AI 的一大優勢是支持多模型適配，以下是幾種常用的大模型及其適用場景，初學者可根據需求選擇：

1. OpenAI 系列模型

代表模型：GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o
特點：通用能力強，對話流暢度高，支持多輪對話、函數調用、圖像生成等功能。
適用場景：聊天機器人、內容生成、智能問答等通用場景
集成注意：需要申請 OpenAI API 密鑰，國內使用需注意網絡環境

2. 阿里云通義千問

代表模型：Qwen-7B、Qwen-14B、Qwen-Plus
特點：中文支持優秀，針對國內場景優化，響應速度快，提供多種參數規模模型。
適用場景：中文內容創作、智能客服、本地化 AI 應用
集成優勢：阿里云生態內部署方便，支持國內網絡環境直接調用

3. 百度文心一言

代表模型：ERNIE-Bot、ERNIE-Bot-turbo
特點：對中文語義理解深刻，擅長知識問答和多輪對話，支持插件擴展。
適用場景：知識密集型應用、教育類工具、企業智能助手
優勢：國內合規性好，文檔豐富，社區支持活躍

4. 訊飛星火大模型

代表模型：星火 V3.0、星火認知大模型
特點：在數學推理、邏輯分析方面表現突出，支持多模態交互。
適用場景：數據分析、教育輔導、智能辦公系統
集成特點：提供完善的 Java SDK，與 Spring AI 兼容性良好

5. 開源模型（Llama 2、ChatGLM 等）

對于有私有化部署需求的場景，開源大模型是理想選擇。Spring AI 通過自定義模型接口，可輕松集成 Llama 2、ChatGLM 等開源模型。
優勢：數據隱私性好，可本地化部署，成本可控
注意事項：需要自行解決模型訓練、部署和優化問題，對硬件資源有一定要求

三、Spring AI 實戰：調用大模型生成文本

下面通過一個簡單示例，展示如何使用 Spring AI 調用大模型生成產品描述：

1. 配置依賴（以通義千問為例）

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-qwen-spring-boot-starter</artifactId><version>0.8.1</version>
</dependency>

2. 配置模型參數

spring.ai.alibaba.qwen.api-key=你的API密鑰
spring.ai.alibaba.qwen.model=qwen-plus
spring.ai.alibaba.qwen.temperature=0.7 # 控制生成內容的隨機性，0-1之間

3. 實現文本生成功能

@Service
public class ProductDescriptionService {private final ChatClient chatClient;public ProductDescriptionService(ChatClient chatClient) {this.chatClient = chatClient;}public String generateDescription(String productName, String features) {// 構建提示信息String prompt = String.format("請為一款名為'%s'的產品生成銷售描述，突出以下特點：%s。要求語言生動，符合電商平臺風格。",productName, features);// 調用大模型return chatClient.call(prompt);}
}

4. 控制器調用

@RestController
@RequestMapping("/product")
public class ProductController {@Autowiredprivate ProductDescriptionService descriptionService;@GetMapping("/description")public String getDescription(String name, String features) {return descriptionService.generateDescription(name, features);}
}

通過這個簡單的例子可以看到，借助 Spring AI，我們無需關注通義千問的 API 細節，只需通過ChatClient即可完成調用，大大簡化了開發流程。

四、學習資源與進階方向

掌握 Spring AI 的基礎使用后，可從以下方向深入學習：

1. 多模態應用：學習使用 Spring AI 處理圖像、語音等非文本數據
2. 向量數據庫集成：結合 Milvus、Pinecone 等向量庫實現語義搜索
3. 提示工程優化：學習如何設計高質量提示詞，提升模型輸出效果
4. 分布式部署：研究 Spring AI 與微服務架構的結合方案
5. 模型評估與調優：了解如何評估模型效果并進行針對性優化

五、總結

Spring AI 為 Java 開發者打開了通往 AI 應用開發的便捷之門，它不僅降低了大模型集成的門檻，更讓企業級 AI 應用的開發變得可控且高效。對于初學者而言，建議先掌握 Spring AI 的核心 API，再根據實際需求選擇 1-2 個常用大模型深入實踐。

隨著 AI 技術的不斷發展，Spring AI 的生態也在快速完善。現在開始學習，既能鞏固 Java 技術棧的優勢，又能搶占 AI 開發的風口，無疑是明智的選擇。不妨從本文的示例開始，動手嘗試開發第一個基于 Spring AI 的應用，開啟你的 AI 開發之旅吧！