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springboot 集成ai

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一学一个不吱声

Spring AI 是 Spring 生态系统推出的 面向 AI 工程的应用框架，旨在为 Java 开发者提供便捷的 AI 集成方案。它通过标准化接口、模块化设计和深度 Spring 生态集成，简化了生成式 AI（如大语言模型）在 Java 项目中的开发流程。

一、Spring AI 的核心特性

  1. 跨模型兼容性 统一接入 OpenAI、Azure AI、Hugging Face、通义千问、Ollama 等主流模型，无需修改业务代码即可切换服务提供商。
  2. 关键功能支持
    • 提示工程：动态模板（PromptTemplate）支持变量注入，优化模型输入。
    • 多模态交互：支持文本生成、图像生成（如 DALL-E）、语音转文本（如 Whisper）。
    • 检索增强（RAG）：内置轻量级 ETL 框架，集成 Redis、PostgreSQL 等向量数据库。
    • 函数调用：通过 FunctionCallback 实现模型与外部 API 的交互（如查询天气、数据库）。
  3. Spring 生态集成 无缝兼容 Spring Boot 自动配置、依赖注入，支持同步/流式响应（如 Flux 流式输出）。

二、Spring Boot 项目迁移至 Spring AI 的步骤

第一步：环境准备

  • 强制要求：
    • JDK 17+
    • Spring Boot 3.3+（推荐 3.4.5+）。
  • 依赖管理： 在 pom.xml 中添加 Spring AI BOM 和模型 Starter（以 OpenAI 为例）： 
       <dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>1.0.0</version> <!-- 生产稳定版 -->
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
    若需本地模型（如 Ollama），改用 spring-ai-ollama-spring-boot-starter。

第二步：配置认证信息

在 application.yml 中配置模型参数：

   spring:
  ai:
    openai:
      api-key: YOUR_API_KEY
      base-url: https://api.openai.com # 代理地址（可选）
    ollama: # 本地模型示例
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        model: llama3

第三步：代码集成

  1. 基础对话功能 注入 ChatClient 实现问答：

       @RestController
public class ChatController {
    private final ChatClient chatClient;

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

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String input) {
        return chatClient.call(input); // 同步调用
    }

    @GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> streamChat(String input) {
        return chatClient.stream().content(); // 流式响应
    }
}

  2. 高级功能示例

    • Prompt 动态模板：

         PromptTemplate template = new PromptTemplate("总结{title}的核心内容");
Prompt prompt = template.create(Map.of("title", "Spring AI 文档"));
String result = chatClient.call(prompt).getResult().getOutput();

    • 语音转文本：

         @Resource
private OpenAiAudioTranscriptionModel transcriptionModel;

@PostMapping("/transcribe")
public String transcribe(@RequestParam Resource audioFile) {
    return transcriptionModel.call(audioFile);
}

三、迁移注意事项

问题类型解决方案
JDK 版本不兼容升级至 JDK 17+，修改 POM 和 CI/CD 环境。
老旧 Spring 依赖升级 Spring Boot 至 3.3+，检查第三方库兼容性。
模型切换成本利用 ChatModel 抽象层，通过配置切换模型（如 OpenAI → Ollama）。
安全与合规避免传输敏感数据，通过函数调用隔离隐私操作。

四、典型应用场景

  • 智能客服：结合 RAG 从企业知识库生成精准回答。
  • 文档分析：自动解析合同/保单，提取风险点（使用 OutputParser 转 POJO）。
  • 多模态交互：文生图（ImageModel）+ 语音交互（AudioTranscriptionModel）。

迁移本质是增量集成：无需重写现有 Spring Boot 项目，仅需在需 AI 能力的模块引入 Spring AI 组件。例如，传统 CRUD 项目添加 ChatController 即可升级为智能问答系统。

#spring #ai