Spring AI 集成 Mistral AI：構建高效多語言對話助手的實戰指南

前言

在人工智能應用開發領域，選擇合適的大語言模型（LLM）與開發框架至關重要。Mistral AI 憑借其高效的多語言模型（如 Mistral-7B、Mixtral-8x7B 等）和 OpenAI API 兼容性，成為近年來備受關注的新興力量。而 Spring AI 作為 Spring 生態下的 AI 開發框架，提供了便捷的模型集成與管理能力。本文將詳細介紹如何通過 Spring AI 無縫集成 Mistral AI，快速構建具備聊天交互、函數調用、多模態支持等功能的智能應用。

一、集成準備：從賬戶創建到依賴配置

1. 獲取 Mistral AI API 密鑰

• 注冊賬戶：訪問 Mistral AI 官網 完成注冊。
• 生成密鑰：在控制臺的 API Key 頁面生成訪問令牌，并通過環境變量或配置文件設置：

  export SPRING_AI_MISTRALAI_API_KEY=your_api_key
  

2. 添加依賴與配置

Maven 依賴：

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-mistral-ai</artifactId>
</dependency>
<!-- 引入 Spring AI BOM 管理版本 -->
<dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-dependencies</artifactId><version>最新版本</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies>
</dependencyManagement>

Gradle 依賴：

dependencies {implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-mistral-ai'
}

二、核心功能配置與實戰

1. 聊天屬性配置詳解

Spring AI 為 Mistral AI 聊天模型提供了豐富的配置項，可通過 spring.ai.mistralai.chat.options 前綴進行設置。以下是核心配置項總結：

屬性名	描述	默認值
model	選擇模型（如 open-mistral-7b, open-mixtral-8x7b 等）	open-mistral-7b
temperature	采樣溫度（控制輸出隨機性，0-1）	0.8
maxTokens	最大生成 token 數	無限制
safePrompt	是否注入安全提示	false
stop	生成終止符（數組或字符串）	無
responseFormat	強制輸出格式（如 {"type": "json_object"}）	無
tools/functions	注冊可調用的工具函數列表	無

示例配置（application.properties）：

spring.ai.model.chat=mistral
spring.ai.mistralai.chat.options.model=open-mixtral-8x7b
spring.ai.mistralai.chat.options.temperature=0.6
spring.ai.mistralai.chat.options.maxTokens=500

2. 函數調用：連接外部工具的橋梁

Mistral AI 支持通過 JSON 格式調用外部函數，結合 Spring AI 可實現智能決策與工具聯動。

步驟 1：定義工具函數

@Function("getWeather")
public WeatherResponse getWeather(WeatherRequest request) {// 調用天氣 API 邏輯return new WeatherResponse("晴", 25);
}

步驟 2：模型調用

ChatResponse response = chatModel.call(new Prompt("北京明天天氣如何？", MistralAiChatOptions.builder().tools(Arrays.asList("getWeather")) // 啟用工具.build())
);

響應解析：

若模型返回函數調用指令（如 {"name": "getWeather", "parameters": {"city": "北京"}}），Spring AI 會自動觸發函數執行并將結果返回給模型。

3. 多模態支持：文本與圖像的融合

Mistral AI 的 pixtral-large-latest 模型支持圖像理解，可通過 Spring AI 傳遞 Base64 圖像或 URL。

代碼示例：

// 傳遞本地圖像
var imageResource = new ClassPathResource("image.png");
var userMessage = new UserMessage("描述圖片內容", new Media(MimeTypeUtils.IMAGE_PNG, imageResource));// 傳遞圖像 URL
var userMessage = new UserMessage("分析圖片", new Media(MimeTypeUtils.IMAGE_PNG, "https://example.com/image.png"));ChatResponse response = chatModel.call(new Prompt(userMessage, ChatOptions.builder().model("pixtral-large-latest").build()));

您也可以傳遞多個圖像。
該示例顯示了一個模型，將multimodal.test.png圖像：

以及文本消息 “Explain what do you see on this picture？”，并生成如下響應：

This is an image of a fruit bowl with a simple design. The bowl is made of metal with curved wire edges that
create an open structure, allowing the fruit to be visible from all angles. Inside the bowl, there are two
yellow bananas resting on top of what appears to be a red apple. The bananas are slightly overripe, as
indicated by the brown spots on their peels. The bowl has a metal ring at the top, likely to serve as a handle
for carrying. The bowl is placed on a flat surface with a neutral-colored background that provides a clear
view of the fruit inside.

4. OpenAI API 兼容：無縫遷移現有應用

Mistral AI 提供 OpenAI 兼容接口，可直接使用 Spring AI 的 OpenAI 客戶端：

# 配置 OpenAI 客戶端指向 Mistral
spring.ai.openai.chat.base-url=https://api.mistral.ai
spring.ai.openai.chat.options.model=mistral-small-latest
spring.ai.openai.chat.api-key=your_mistral_key

優勢：無需修改代碼即可復用現有基于 OpenAI 的應用邏輯，降低遷移成本。

三、實戰案例：構建聊天接口

1. 自動配置控制器

@RestController
public class ChatController {private final MistralAiChatModel chatModel;@Autowiredpublic ChatController(MistralAiChatModel chatModel) {this.chatModel = chatModel;}@GetMapping("/chat")public String generateResponse(@RequestParam String message) {return chatModel.call(new Prompt(message)).getContent();}
}

2. 流式響應（Stream）

@GetMapping("/chat/stream")
public Flux<ChatResponse> streamResponse(@RequestParam String message) {return chatModel.stream(new Prompt(message));
}

博客總結

本文詳細介紹了 Spring AI 與 Mistral AI 的集成方案，涵蓋了從環境配置、核心功能（聊天配置、函數調用、多模態）到 OpenAI 兼容的全流程。通過 Spring AI 的自動配置與便捷接口，開發者可快速接入 Mistral 的高性能模型，構建具備多語言支持、工具聯動和視覺理解能力的智能應用。

核心優勢：

• 高效開發：Spring 生態的自動配置與依賴管理簡化開發流程。
• 模型多樣性：支持 Mistral 全系模型（7B/8x7B/多模態），滿足不同場景需求。
• 兼容性強：無縫適配 OpenAI API，輕松遷移現有系統。

下一步建議：嘗試結合 Mistral 的長上下文模型（如 Mixtral-8x22b）開發知識庫問答系統，或利用多模態能力構建圖像標注工具。通過 Mistral AI 文檔 與 Spring AI 官網 深入探索更多高級特性。

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參考資料：

• Spring AI Mistral 官方文檔
• Mistral AI 函數調用指南
• 多模態模型使用示例