Spring AI重塑Java开发新纪元：从入门到实战的完整指南

当AI浪潮席卷全球时，Java开发者们曾经担心自己会被Python开发者远远甩在身后。但是，2025年5月20日这一天，Spring团队用一个重磅发布告诉全世界：Java在AI时代绝不会缺席！Spring AI 1.0正式版的发布，标志着Java生态系统正式拥抱人工智能技术，也意味着咱们Java开发者终于可以挺直腰板说：”AI应用？我们也能做，而且做得很好！”

一、Spring AI的发布里程：从0到1的华丽蜕变

官网地址：https://spring.io/projects/spring-ai

筚路蓝缕的开端（2023年初-2023年底）

还记得ChatGPT刚火的时候吗？那时候满屏都是Python的LangChain、LlamaIndex，Java开发者只能眼巴巴地看着别人玩得不亦乐乎。Spring团队敏锐地察觉到了这个趋势，在2023年初悄悄启动了Spring AI项目。

不同于简单的移植，Spring团队从一开始就明确了一个理念：下一波生成式AI应用绝不会只属于Python开发者，而应该在各种编程语言中都能大放异彩。这种前瞻性的vision，为Spring AI后来的成功奠定了基础。

里程碑式的演进（2024年-2025年5月）

Spring AI的发展历程可以说是一个教科书级的开源项目成长故事：

2024年上半年： 发布了多个里程碑版本（M1-M4），核心架构逐渐成型，开始支持OpenAI、Azure OpenAI等主流大模型

2024年下半年： M5-M8版本陆续发布，功能越来越完善，开始支持更多的AI模型提供商和向量数据库

2025年5月20日： Spring AI 1.0.0正式版震撼发布！这一天注定会被写入Java AI应用开发的史册

具有划时代意义的1.0发布

Spring AI 1.0的发布绝不仅仅是一个版本号的更新，它代表着：

API稳定性承诺：不再是试验性的框架，而是企业级应用的可靠选择
生态系统成熟：支持20+种AI模型，20+种向量数据库，覆盖了主流的技术栈
Java AI元年：标志着Java开发者正式进入AI应用开发的黄金时代

二、Spring AI的主要功能：全方位的AI开发利器

1. 统一的模型抽象：ChatClient - 一套API走遍天下

还在为不同AI提供商的API差异而头疼吗？Spring AI的ChatClient就像是AI模型世界的”万能翻译器”，一套API就能调用各种大模型：

支持的模型提供商包括但不限于：

OpenAI（GPT系列）
Anthropic（Claude系列）
Google（Gemini系列）
Microsoft Azure OpenAI
阿里巴巴通义千问
智谱AI
DeepSeek
本地部署的Ollama模型

想象一下，今天你用OpenAI的GPT-4，明天想换成Claude，后天又想试试国产的通义千问，只需要改个配置文件，代码一行都不用动！这种灵活性在企业级应用中简直是救命稻草。

2. 强大的RAG能力：让AI拥有”专业记忆”

RAG（检索增强生成）是目前AI应用落地的核心技术，Spring AI在这方面的支持可以说是面面俱到：

向量数据库支持：

PostgreSQL/PGVector（免费开源的首选）
Pinecone（云端托管，简单易用）
Weaviate（功能强大的图数据库）
Redis（你没看错，Redis也能做向量数据库）
还有十几种其他选择…

ETL框架：
Spring AI提供了完整的数据处理管道，从文档读取到向量化存储，一条龙服务：

DocumentReader：支持PDF、Word、TXT、网页等多种格式
DocumentTransformer：智能文本分割和处理
VectorStore：向量存储和相似性搜索

3. Function Calling：给AI装上”手和脚”

Function Calling可能是最激动人心的功能之一。想象一下，你的AI助手不仅能聊天，还能：

查询数据库
调用外部API
执行业务逻辑
控制IoT设备

在Spring AI中，只需要用@Tool注解标记一个方法，AI就能智能地决定何时调用这个工具。这简直就像给AI装上了手和脚，让它能够真正与现实世界交互。

4. 记忆与上下文管理：让对话更有”人情味”

AI的记忆管理一直是个难题，但Spring AI提供了优雅的解决方案：

ChatMemory接口： 统一的消息存储和检索抽象
多种持久化选项： JDBC、Cassandra、Neo4j等
智能记忆策略： 滑动窗口、向量搜索等多种模式

5. 可观测性与监控：让AI应用运行如丝般顺滑

企业级应用离不开监控，Spring AI与Micrometer深度集成，提供：

模型调用延迟监控
Token使用量统计
工具调用频次追踪
错误率和成功率指标

6. 多模态支持：不止于文字的AI体验

现代AI应用早已不满足于纯文本交互，Spring AI支持：

文本理解与生成
图像识别与生成
语音识别与合成
文档解析与处理

三、Spring AI实战Demo：手把手教你构建AI应用

理论说得再好，不如实际上手试试。接下来我们通过四个循序渐进的demo，带大家感受Spring AI的强大魅力。

Demo 1：最简单的聊天机器人（5分钟上手）

首先，我们来建一个最基础的聊天机器人，感受一下Spring AI的简洁：

1. 项目初始化

<!-- pom.xml -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

2. 配置文件

# application.yml
spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: gpt-3.5-turbo
          temperature: 0.7

3. 核心代码

@RestController
public class ChatController {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    public ChatController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        this.chatClient = chatClientBuilder.build();
    }
    
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        return chatClient.prompt()
            .user(message)
            .call()
            .content();
    }
}

就这么简单！启动项目，访问 http://localhost:8080/chat?message=你好，你就拥有了一个能够正常对话的AI机器人。

Demo 2：带记忆的智能助手

简单的对话满足不了我们的野心，让我们给AI加上记忆：

@Service
public class MemoryBasedChatService {
    
    private final ChatClient chatClient;
    private final ChatMemory chatMemory;
    
    public MemoryBasedChatService(ChatClient.Builder builder, ChatMemory memory) {
        this.chatClient = builder.build();
        this.chatMemory = memory;
    }
    
    public String chatWithMemory(String sessionId, String message) {
        return chatClient.prompt()
            .user(message)
            .advisors(new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory, sessionId, 10))
            .call()
            .content();
    }
}

现在AI能记住你们之前的对话了！试试问它：”我刚才说了什么？”

Demo 3：RAG知识问答系统

接下来我们来点高级的——构建一个基于企业文档的智能问答系统：

1. 文档上传与处理

@Service
public class DocumentService {
    
    private final VectorStore vectorStore;
    private final EmbeddingModel embeddingModel;
    
    public void uploadDocument(MultipartFile file) {
        // 读取PDF文档
        PagePdfDocumentReader reader = new PagePdfDocumentReader(file.getResource());
        List<Document> documents = reader.get();
        
        // 文本分割
        TokenTextSplitter splitter = new TokenTextSplitter();
        List<Document> splitDocs = splitter.apply(documents);
        
        // 向量化并存储
        vectorStore.add(splitDocs);
    }
}

2. 智能问答

@RestController
public class RAGController {
    
    private final ChatClient chatClient;
    private final VectorStore vectorStore;
    
    @GetMapping("/ask")
    public String askDocument(@RequestParam String question) {
        return chatClient.prompt()
            .user(question)
            .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore, SearchRequest.defaults()))
            .call()
            .content();
    }
}

上传一份公司手册，然后问：”公司的休假制度是什么？”AI会基于文档内容给出准确回答！

Demo 4：Function Calling工具调用

最后，让我们实现最炫酷的功能——让AI能够调用外部工具：

1. 定义工具函数

@Configuration
public class ToolConfiguration {
    
    @Bean
    @Description("查询天气信息")
    public Function<WeatherRequest, WeatherResponse> getWeather() {
        return request -> {
            // 调用天气API
            String weather = weatherService.getWeather(request.city());
            return new WeatherResponse(weather);
        };
    }
    
    @Bean
    @Description("发送邮件")
    public Function<EmailRequest, EmailResponse> sendEmail() {
        return request -> {
            // 发送邮件逻辑
            emailService.sendEmail(request.to(), request.subject(), request.content());
            return new EmailResponse("邮件发送成功");
        };
    }
    
    public record WeatherRequest(String city) {}
    public record WeatherResponse(String weather) {}
    public record EmailRequest(String to, String subject, String content) {}
    public record EmailResponse(String result) {}
}

2. 启用工具调用

@RestController
public class ToolController {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    @GetMapping("/assistant")
    public String assistant(@RequestParam String message) {
        return chatClient.prompt()
            .user(message)
            .functions("getWeather", "sendEmail")
            .call()
            .content();
    }
}

现在你可以对AI说：”帮我查一下北京的天气，然后把结果发邮件给张三”，AI会自动调用相应的工具完成任务！

使用官网工具生成Demo

目前Spring官网也提供了快捷初始化工具，进入官网：https://start.spring.io/，选择对应的语言和包根路径，便可以快速生成一个demo工程

四、实际项目中的最佳实践

1. 错误处理与降级策略

@Component
public class RobustChatService {
    
    public String chatWithFallback(String message) {
        try {
            return chatClient.prompt().user(message).call().content();
        } catch (Exception e) {
            // 降级到本地模型或预设回复
            return fallbackService.getResponse(message);
        }
    }
}

2. 限流与缓存

@Service
@Component
public class OptimizedChatService {
    
    @RateLimiter(name = "chat", fallbackMethod = "rateLimitFallback")
    @Cacheable("chatResponses")
    public String chat(String message) {
        return chatClient.prompt().user(message).call().content();
    }
}

3. 成本控制

@Configuration
public class CostControlConfig {
    
    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel) {
        return ChatClient.builder(chatModel)
            .defaultOptions(ChatOptionsBuilder.builder()
                .withMaxTokens(1000)  // 限制输出长度
                .withTemperature(0.1f) // 降低随机性
                .build())
            .build();
    }
}

五、总结：Spring AI开启Java AI新时代

Spring AI为什么值得选择？

1. 降低了学习成本
还记得刚接触Spring Boot时的感觉吗？约定大于配置，开箱即用。Spring AI延续了这种哲学，让Java开发者能够用最熟悉的方式拥抱AI。

2. 提供了企业级支持

完善的错误处理机制
丰富的监控和可观测性
灵活的配置和扩展能力
Spring生态的无缝集成

3. 未来可期的技术路线
Spring团队对AI技术趋势的把握向来精准，选择Spring AI就是选择了一个有未来的技术栈。

对Java开发者的意义

Spring AI 1.0的发布，对我们Java开发者来说意义重大：

技能迁移更容易：不需要重新学习Python，用现有的Java技能就能开发AI应用
职业发展更广阔：从传统的Web开发扩展到AI应用开发，职业道路更宽
技术栈更统一：不用在不同语言间切换，提高开发效率

未来展望

Spring AI才刚刚开始，未来我们可以期待：

更多的模型和工具支持
更智能的AutoConfiguration
更丰富的企业级特性
与Spring Cloud的深度集成

写在最后

AI时代已经来临，Python开发者确实抢占了先机，但这并不意味着Java开发者就要被边缘化。Spring AI 1.0的发布告诉我们：在AI这个战场上，Java不仅不会缺席，还要做得更好！

作为Java开发者，我们有理由相信：

我们的代码会更稳定（得益于Java的强类型和Spring的成熟生态）
我们的应用会更健壮（得益于Spring Boot的企业级特性）
我们的开发效率会更高（得益于熟悉的开发模式和工具链）

现在，是时候卷起袖子，用Spring AI开启我们的AI应用开发之旅了！毕竟，在这个AI驱动的时代，不会点AI应用开发，都不好意思说自己是程序员了！

最后问个问题：你准备好用Spring AI构建你的第一个AI应用了吗？在评论区分享你的想法，让我们一起在AI的浪潮中乘风破浪！

后端技术互联

#AI

Spring AI重塑Java开发新纪元：从入门到实战的完整指南

http://example.com/2025/06/29/后端技术互联/Spring AI重塑Java开发新纪元：从入门到实战的完整指南/

作者

技术Z先生

发布于

2025年6月29日

许可协议

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