Spring AI 介绍

Spring AI 是 Spring 生态系统推出的面向人工智能工程的应用框架，旨在将 Spring 的设计原则（如可移植性、模块化）引入 AI 领域，为 Java 开发者提供便捷的 AI 集成方案。以下是其核心特点与功能：
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一、核心定位

‌1. 生态融合‌
无缝集成 Spring Boot、Spring Cloud 等组件，降低 Java 开发者使用 AI 技术的门槛。
‌2. 跨模型支持‌
支持语言、图像、语音类生成式 AI 模型（如 OpenAI、Huggingface 等），并可通过配置快速切换服务提供商。

二、关键技术概念

‌1. AI 模型（Models）‌
通过算法处理信息并生成输出（如文本、图像），其预训练特性使其成为通用开发工具，无需机器学习背景即可使用。
‌2. 提示工程（Prompts）‌
提供动态模板（Prompt Templates），通过占位符填充生成结构化提示，优化模型输出效果。

// 示例：动态生成提示
String prompt = "讲一个关于{content}的{adjective}笑话";

3‌. 嵌入（Embeddings）‌
将文本/图像转换为向量表示，用于语义分析等场景。

‌4. Advisor 拦截器机制‌

提供可插拔的拦截器链，支持在模型调用前后执行提示词改写、安全过滤、日志记录等操作。
典型应用场景包括：
- 前置增强：动态注入上下文信息（如用户历史对话）
- 后置处理：结构化响应转换或敏感内容过滤。

‌5. 检索增强生成（RAG）‌

内置轻量级 ETL 框架，支持从 S3、GitHub、JDBC 等 10+ 数据源提取文档并生成向量。
提供统一的向量存储抽象层，兼容 Azure Cosmos DB、Weaviate 等 20+ 向量数据库。

三、开发优势

优势

标准化接口‌：统一调用不同 AI 服务的 API，减少适配成本。
模块化设计‌：支持自定义模型扩展，兼容企业现有数字化能力。
快速集成‌：通过 Maven/Gradle 引入依赖即可开始开发。

局限

环境要求‌：强制依赖 JDK 17+ 和 Spring Boot 3.3+，对老旧系统不友好。
成熟度‌：相比 Python 生态的 AI 框架，部分功能（如分布式训练）仍需完善。

四、应用场景

适用于智能客服、运维诊断（如故障根因分析）、数据管理（如多模态数据库）等企业级 AI 需求。

五、样例

以下是 Spring AI 的典型应用样例，涵盖不同功能模块和场景：

1、图像生成（Image Model API）

// 使用 ImagePrompt 生成图像
ImagePrompt prompt = new ImagePrompt("一只穿西服的柴犬");
ImageResponse response = imageModel.generate(prompt);
Image image = response.getResult().getOutput();

该 API 通过 ImagePrompt 封装输入，ImageResponse 统一输出格式，支持快速切换不同图像模型。

2、聊天交互（Chat Client API）

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

支持同步/响应式调用，通过链式编程构建提示词，兼容 OpenAI、Claude 等模型。

3、检索增强生成（RAG 模式）

// 结合向量数据库实现知识增强
EmbeddingModel embeddingModel = new OpenAiEmbeddingModel();
List<Double> vector = embeddingModel.embed("Spring AI 功能");

通过嵌入模型将文本向量化，与矢量数据库（如 MongoDB Atlas）结合实现精准检索。

4、项目配置（Maven 依赖）

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

需 JDK 17+ 和 Spring Boot 3.3+ 环境，支持自动配置。

5、函数调用（Agent 模式）

Agent agent = Agent.builder().functions(List.of(weatherFunction)).build();
String response = agent.run("北京明天天气如何？");

通过 Agent 动态判断需调用的外部工具（如天气 API），整合结果生成响应。

六、Spring AI 和 LangChain4j对比

以下是 Spring AI 与 LangChain4j 的深度对比分析，基于技术架构、适用场景及实际应用表现：

1、技术架构差异

维度‌	Spring AI‌	LangChain4j‌
设计哲学‌	深度集成 Spring 生态，强调声明式配置和 POJO 编程模型	模块化分层架构，提供低阶 API 与高阶服务双模式
模型管理‌	依赖外部工具，模型切换需配置调整	原生支持多模型统一管理，适配本地/云端 LLM
扩展性‌	通过 Spring 扩展机制定制，学习成本低	自由组合模块，灵活性高但需深入理解链式调用

2、核心功能对比

‌1. 开发效率‌

Spring AI 提供自动配置和 Starter 依赖，5 分钟即可集成 AI 能力到现有 Spring Boot 项目。
LangChain4j 需手动组装组件（如文本加载器、分割器），适合复杂流程定制。

‌2. RAG 支持‌

Spring AI 需结合第三方库实现检索增强。
LangChain4j 提供原生三模式（简单/原生/高级），支持 PDF、HTML 等文档解析。

‌3. 异步处理‌

LangChain4j 优化了大规模数据集的异步任务调度，吞吐量更高。
Spring AI 更侧重同步调用，与 Spring WebFlux 集成后可实现响应式编程。

3、适用场景建议

选择 Spring AI 的情况‌：
- 已有 Spring 技术栈，需快速添加 AI 功能（如智能客服接口）。
- 企业级微服务架构，需分布式训练和云原生部署。
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选择 LangChain4j 的情况‌：
- 构建复杂 AI 链式流程（如多轮对话、动态工具调用）。
- 需要深度控制模型行为或对接非标准 LLM 服务。