Spring AI：开启 Java AI 开发新时代
在人工智能浪潮席卷全球的当下，Java 开发者们迎来了一位强大的助力 ——Spring AI。它就像一座桥梁，将 Java 世界与蓬勃发展的 AI 领域紧密相连，为开发者们开辟了一条全新的道路。
Spring AI 是一个人工智能工程的应用框架，旨在将 Spring 生态系统的设计原则，如可移植性和模块化设计，应用于 AI 领域。它通过推广使用 POJO（Plain Old Java Objects）作为 AI 领域应用程序的构建块，极大地简化了 AI 开发流程，让 Java 开发者能够以更熟悉、更高效的方式涉足 AI 领域。这意味着，即使你并非 AI 领域的专家，只要掌握了 Java 和 Spring 的基础知识，就能轻松上手，利用 Spring AI 开发出令人惊叹的 AI 应用。
深度剖析 Spring AI
Spring AI 是什么?
Spring AI 起源于 Spring 团队对 Java 在 AI 领域发展的探索。它借鉴了 Python 生态中诸如 LangChain 和 LlamaIndex 等优秀项目的设计理念 ，但并非简单的移植，而是针对 Java 开发者的习惯和需求进行了深度定制。其目标是解决 Java 在 AI 集成方面的难题，为企业数据和 API 与 AI 模型之间搭建起高效的桥梁。
主要功能特性
支持主流 AI 大模型供应商，如 OpenAI、Microsoft、Amazon、Google HuggingFace 等都提供了良好的支持 ，这使得开发者能够根据项目需求和预算，灵活选择最适合的模型。同时，支持多种模型类型，包括聊天、文本到图像、文本到声音等，极大地拓展了应用的可能性。
Spring AI的一大亮点是：支持向量数据库。它兼容 Azure Vector Search、Chroma、Milvus、Neo4j、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Redis 等主流向量数据库 ，方便开发者存储和管理大规模的向量数据。
Spring AI 还能够把 AI 大模型输出映射到简单的 Java 对象（POJOs）上，这一特性让 Java 开发者可以用熟悉的方式处理 AI 模型的输出，大大降低了开发难度；还支持函数调用功能，使得 AI 模型能够与外部系统的 API 进行交互，进一步增强了应用的功能性和灵活性。
多样应用场景
智能聊天机器人
在智能聊天机器人的开发中，Spring AI 展现出了强大的实力。以电商客服场景为例，利用 Spring AI 集成 OpenAI 的 GPT 模型 ，通过简单的代码配置，就能实现一个智能客服聊天机器人。当用户询问 “这款衣服有哪些颜色可选？”，机器人能够迅速理解问题，并从商品数据库中获取相关信息，回复用户：“这款衣服有黑色、白色、蓝色和红色四种颜色可供选择。” 这不仅提高了客户服务的效率，还能为用户提供 7×24 小时不间断的服务，大大提升了用户体验。在医疗咨询领域，智能聊天机器人可以根据患者描述的症状，提供初步的诊断建议和就医指导，为患者节省时间和精力。
数据分析与处理
Spring AI 在数据分析方面也发挥着重要作用。在金融领域，面对海量的交易数据，利用 Spring AI 可以进行数据挖掘，发现潜在的交易模式和风险。通过对历史交易数据的分析，预测未来市场的走势，为投资者提供决策支持。在市场营销中，Spring AI 可以对客户数据进行分析，了解客户的兴趣爱好和购买行为，实现精准营销，提高营销效果和投资回报率。
智能推荐系统
在电商平台上，Spring AI 能够根据用户的浏览历史、购买记录和行为偏好，为用户推荐个性化的商品。比如，当用户频繁浏览电子产品时，系统会推荐相关的手机、电脑配件等产品；在视频平台中，根据用户的观看历史和点赞记录，推荐符合用户口味的视频内容。这种智能推荐系统能够极大地提升用户体验，增加用户的粘性和活跃度，同时也为企业带来更多的商业机会。
技术特性示例
案例一：基于大模型的对话应用开发
在开发智能客服系统时，利用 Spring AI 的ChatClient可以轻松实现与用户的智能对话。以一个简单的电商客服为例，代码如下：
package org.springframework.ai.openai.samples.helloworld.simple;
import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.Map;
@RestController
public class SimpleAiController {
private final ChatClient chatClient;
@Autowired
public SimpleAiController(ChatClient chatClient) {
this.chatClient = chatClient;
}
@GetMapping("/ai/simple")
public Map<String, String> completion(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
return Map.of("generation", chatClient.call(message));
}
}
在这段代码中，通过注入ChatClient，当用户发送请求到/ai/simple接口，并传递message参数时，系统会调用ChatClient的call方法，与配置的大模型进行交互，获取回复并返回给用户。这一过程展示了 Spring AI 在构建对话应用时的简洁性和高效性，开发者无需深入了解复杂的大模型交互细节，只需关注业务逻辑即可。
案例二：RAG 检索增强应用开发
RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是一种结合检索和生成的技术，能够让模型在生成回答时参考外部知识库，从而提高回答的准确性和相关性。在一个智能问答系统中，我们可以利用 Spring AI 实现 RAG 功能。首先，需要准备知识库文本文件，如pet.txt，内容如下：
客户姓名|宠物|洗澡日期|剪毛日期
张晓丽|加菲猫|2024年3月5日|2024年3月5日
张晓丽|泰迪犬|2024年6月18日|2024年5月18日
王宏|贵宾犬|2024年6月15日|2024年4月18日
王宏|阿拉斯加犬|2024年5月12日|2024年6月12日
以及知识库规则文件pet-rule.txt：
所有宠物超过15天需要洗澡一次，超过2个月需要剪毛。
项目启动时，读取这些知识库文本文件，存入向量数据库。当用户提出问题时，系统先从向量数据库中检索相关文本，然后将其作为上下文连同问题一起发送给模型，最后模型依据上下文进行回答。相关代码如下：
@GetMapping("/ai/query")
public Flux
// 使用自然语言查询VectorStore，查找相关文档
List
String information = similarDocuments.stream().map(Document::getContent).collect(Collectors.joining(System.lineSeparator()));
// 构建系统提示模板，包含当前时间和文档内容
var systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate("现在的时间是{date}\n" +
"你需要使用文档内容对用户提出的问题进行回复，同时你需要表现得天生就知道这些内容，" +
"不能在回复中体现出你是根据给出的文档内容进行回复的，这点非常重要。");
// 构建Prompt，包含用户问题和系统提示
Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message), new SystemMessage(systemPromptTemplate.apply(Map.of("date", LocalDateTime.now()))), new UserMessage(information));
return chatModel.stream(prompt.getContents());
}
在这个例子中，通过vectorStore.similaritySearch方法从向量数据库中检索与用户问题相关的文档，然后构建包含系统提示和相关文档信息的Prompt，最后将其传递给chatModel进行处理，从而实现了 RAG 检索增强的功能，使模型的回答更加准确和有针对性。
案例三：Function Calling Agent 应用开发
Function Calling Agent 允许模型调用外部函数来执行特定任务，进一步增强模型的能力。以一个智能旅游助手为例，当用户询问 “我想去北京旅游，帮我制定一个三天的行程” 时，模型可以通过调用外部的旅游服务 API 来获取相关信息，并生成详细的旅游行程。
Spring AI Function Calling 的工作流程包含了Prompt提示词、大模型、业务服务 API、回调、大模型响应等核心模块。当用户输入请求后，系统生成Prompt发送给大模型，大模型根据Prompt和函数声明，给出工具选取建议和相关请求参数。应用程序根据模型响应调用相关 API，将 API 的响应内容再次输入模型，生成最终的回复返回给用户。
这一过程使得模型能够与外部系统进行交互，实现更复杂的功能。例如，在代码实现中，可以定义如下函数：
public List
// 调用旅游服务API获取北京三天旅游行程信息
// 这里省略实际的API调用代码，假设返回一个行程列表
return Arrays.asList("第一天：参观故宫博物院", "第二天：游览八达岭长城", "第三天：逛颐和园");
}
然后在与模型交互的过程中，当模型判断需要调用该函数时，通过相应的机制触发函数调用，并将结果返回给模型进行后续处理。这样，用户就能得到一个基于实际数据生成的个性化旅游行程。
程序员必备技能
掌握核心 API
Spring AI 提供了一系列强大的核心 API，熟练掌握这些 API 是开发者运用 Spring AI 的关键。以模型调用 API 为例，通过ChatClient接口，开发者可以轻松地与各种大模型进行交互。在智能客服系统中，如下代码展示了如何使用ChatClient进行简单的对话交互：
@Autowired
private ChatClient chatClient;
public String handleUserMessage(String userMessage) {
return chatClient.call(userMessage);
}
在这个例子中，chatClient通过依赖注入的方式获取实例，然后调用其call方法，将用户的消息传递给大模型，并返回模型的响应。这一过程简洁明了，极大地简化了与大模型的交互过程。
数据处理 API 也是 Spring AI 的重要组成部分。在处理文本数据时，开发者可以使用EmbeddingModel接口将文本转换为向量表示，以便后续的数据分析和处理。例如：
@Autowired
private EmbeddingModel embeddingModel;
public List
return embeddingModel.embed(text);
}
这段代码展示了如何使用EmbeddingModel将输入的文本转换为向量形式，为实现文本分类、语义搜索等功能提供了基础。
理解 AI 概念
在深入学习 Spring AI 的过程中，理解 AI 相关的概念至关重要。模型是 AI 的核心，不同类型的模型适用于不同的任务。GPT 系列模型在自然语言处理任务中表现出色，能够进行文本生成、问答、翻译等多种操作。提示（Prompt）是引导模型生成特定输出的关键输入，通过精心设计提示，可以让模型更好地理解用户的意图，生成更符合需求的回答。在开发智能写作助手时，提示可以是 “请为我创作一篇关于春天的抒情散文，字数在 500 字左右”，模型会根据这个提示生成相应的散文内容。
嵌入（Embedding）是将文本、图像或视频等数据转换为向量表示的过程，它能够捕捉数据之间的语义关系。在构建推荐系统时，可以利用嵌入技术将用户的偏好和物品的特征转换为向量，通过计算向量之间的相似度，为用户推荐相关的物品。这些概念相互关联，共同构成了 AI 开发的基础，开发者只有深入理解它们，才能在 Spring AI 的开发中充分发挥其优势。
集成开发能力
Spring AI 与 Spring Boot 的集成是提升开发效率和应用性能的重要手段。通过在 Spring Boot 项目中引入 Spring AI 的相关依赖，开发者可以利用 Spring Boot 的自动配置功能，快速搭建起 AI 应用的开发环境。在pom.xml文件中添加如下依赖：
添加依赖后，Spring Boot 会自动配置相关的 Bean，开发者可以直接在代码中使用这些 Bean 进行开发。在实际项目中，还可以将 Spring AI 与其他 Spring 生态系统中的组件进行集成，如 Spring Data、Spring Security 等。通过与 Spring Data 的集成，可以方便地将 AI 模型的输出存储到数据库中，实现数据的持久化；与 Spring Security 的集成，则可以为 AI 应用提供安全保障，确保数据的安全性和用户的隐私。
探索盈利途径
开发并销售 AI 应用
利用 Spring AI 开发出具有创新性和实用性的 AI 应用，如智能写作助手、智能客服软件等，然后通过多种渠道进行销售。可以在应用商店上架，向个人用户收取下载费用或提供订阅服务；也可以与企业合作，将应用授权给企业使用，收取相应的授权费用。以智能写作助手为例，通过不断优化其功能，如提供更精准的语法检查、更丰富的写作模板等，吸引用户付费使用。还可以推出不同的版本，如基础版免费，高级版提供更多高级功能，用户需要付费解锁，从而满足不同用户的需求，扩大盈利空间。
提供定制化开发服务
针对企业或个人的特定需求，提供基于 Spring AI 的定制化开发服务。企业可能需要开发一个与自身业务流程紧密结合的智能推荐系统，以提高销售转化率；个人创作者可能需要一个个性化的 AI 绘画助手，用于创作独特的艺术作品。根据项目的复杂程度、开发周期和所需资源，向客户收取相应的费用。在提供定制化服务的过程中，要注重与客户的沟通，深入了解他们的需求，确保开发出的产品能够切实满足客户的期望，从而建立良好的口碑，为后续业务拓展奠定基础。
构建 AI 驱动的 SaaS 平台
搭建基于 Spring AI 的 SaaS（软件即服务）平台，为用户提供在线的 AI 服务。平台可以提供智能数据分析、智能营销等功能，用户通过订阅的方式使用平台服务。在构建 SaaS 平台时，要注重用户体验，确保平台的稳定性和易用性。提供免费试用期，让用户在试用期内充分体验平台的功能，从而提高用户的付费转化率。还可以根据用户的使用量或功能需求，设置不同的订阅套餐，满足不同用户的需求。
总结与展望
Spring AI 以其强大的功能、丰富的应用场景和多样的盈利途径，为 Java 开发者打开了一扇通往 AI 领域的大门。它不仅降低了 AI 开发的门槛，让 Java 开发者能够轻松涉足这一前沿领域，还为企业和个人带来了诸多商业机会。在未来，随着 AI 技术的不断发展和 Spring AI 的持续优化，Spring AI 将在更多领域发挥重要作用，创造出更多的价值。希望广大 Java 开发者能够积极拥抱 Spring AI，开启属于自己的 AI 创新之旅。