SpringAI教程：从零开始打造智能应用
Spring AI 教程：从零开始打造智能应用
引言
人工智能 (AI) 正在迅速改变我们与技术交互的方式。从聊天机器人到图像识别，再到个性化推荐，AI 驱动的应用无处不在。Spring AI 项目的出现，为 Java 开发者打开了通往 AI 世界的大门。它将 Spring 生态系统的简洁性和强大功能与领先的 AI 框架相结合，让构建智能应用变得前所未有的简单。
本教程将带你从零开始，一步步学习如何使用 Spring AI 构建智能应用。无论你是 AI 新手还是经验丰富的开发者，都能从中获益。
一、Spring AI 简介
Spring AI 是一个旨在简化 AI 应用开发的框架。它的核心目标是：
- 降低 AI 集成难度： 提供一致且易于使用的 API，屏蔽底层 AI 框架的复杂性。
- 拥抱 Spring 生态： 与 Spring Boot、Spring Cloud 等无缝集成，充分利用 Spring 的强大功能。
- 支持多种 AI 模型： 支持 OpenAI、Hugging Face、Azure OpenAI 等多种流行的 AI 模型。
- 提供常用 AI 功能： 提供文本生成、聊天机器人、图像识别、向量数据库等常见 AI 功能的抽象。
二、环境准备
- Java 开发环境： 确保你已安装 JDK 17 或更高版本。
- Maven 或 Gradle： 使用你熟悉的构建工具（Maven 或 Gradle）。
- IDE： 推荐使用 IntelliJ IDEA 或 Eclipse。
- AI 模型 API 密钥：
- OpenAI: 访问 OpenAI 官网 (https://platform.openai.com/) 获取 API 密钥。
- Azure OpenAI: 如果你选择使用 Azure OpenAI，需要在 Azure 门户中创建 OpenAI 服务并获取密钥和端点。
- 其他模型： 根据你选择的模型，按照相应平台的说明获取 API 密钥。
三、创建 Spring Boot 项目
使用 Spring Initializr (https://start.spring.io/) 创建一个新的 Spring Boot 项目。
- Project: Maven 或 Gradle
- Language: Java
- Spring Boot: 选择一个稳定的版本（例如 3.x）
- Group: 你的组织或项目名称
- Artifact: 项目名称
- Dependencies:
Spring WebSpring AI (OpenAI/Azure OpenAI/Hugging Face)(根据你选择的模型添加相应的依赖)
四、配置 Spring AI
在 application.properties 或 application.yml 文件中配置 AI 模型：
示例（OpenAI）：
properties
spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY
示例 (Azure OpenAI)：
properties
spring.ai.azure.openai.api-key=YOUR_AZURE_OPENAI_API_KEY
spring.ai.azure.openai.endpoint=YOUR_AZURE_OPENAI_ENDPOINT
spring.ai.azure.openai.embedding-model=text-embedding-ada-002 #可选，指定embedding model
spring.ai.azure.openai.chat.model=gpt-35-turbo #可选,指定chat model
五、构建第一个 AI 应用：文本生成
让我们从一个简单的例子开始，使用 Spring AI 生成文本。
- 创建 Controller：
```java
import org.springframework.ai.client.AiClient;
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;
@RestController
public class TextGenerationController {
private final AiClient aiClient;
@Autowired
public TextGenerationController(AiClient aiClient) {
this.aiClient = aiClient;
}
@GetMapping("/generate")
public String generateText(@RequestParam(defaultValue = "Tell me a joke") String prompt) {
return aiClient.generate(prompt).getGeneration().getText();
}
}
```
-
解释：
@RestController: 将此类标记为 REST 控制器。AiClient: Spring AI 提供的核心接口，用于与 AI 模型交互。 Spring Boot 会自动配置并注入AiClient的实例（基于你在application.properties中的配置）。@GetMapping("/generate"): 定义一个 GET 请求映射，处理/generate路径的请求。@RequestParam(defaultValue = "Tell me a joke") String prompt: 获取名为prompt的请求参数，如果未提供，则使用默认值 "Tell me a joke"。aiClient.generate(prompt): 调用AiClient的generate方法，传入提示文本，生成文本。.getGeneration().getText(): 从响应中提取生成的文本。
-
运行应用：
启动 Spring Boot 应用。 -
测试：
在浏览器中访问http://localhost:8080/generate?prompt=Write+a+short+poem+about+Spring，你会看到 AI 生成的文本。 你可以更改prompt参数来生成不同的内容。
六、构建聊天机器人
Spring AI 提供了 ChatClient 接口，可以轻松构建聊天机器人。
- 创建 Controller：
```java
import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
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;
@RestController
public class ChatController {
private final ChatClient chatClient;
@Autowired
public ChatController(ChatClient chatClient) {
this.chatClient = chatClient;
}
@GetMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam String message) {
return chatClient.call(new Prompt(new UserMessage(message))).getResult().getOutput().getContent();
}
}
```
-
解释：
ChatClient: Spring AI提供的对话客户端接口UserMessage: 用户消息Prompt: 提示对象, 包含了用户输入的消息call方法: 调用AI模型进行对话getResult().getOutput().getContent(): 获取模型返回结果
-
运行并测试:
在浏览器中访问http://localhost:8080/chat?message=你好
七、进阶功能
-
Prompt Engineering： 通过精心设计的提示（Prompt）来引导 AI 模型生成更符合你期望的结果。Spring AI 提供了 Prompt 模板功能，可以方便地构建复杂的 Prompt。
-
向量数据库集成： Spring AI 支持与 Milvus、Weaviate、PgVector 等向量数据库集成，可以构建基于语义搜索、推荐系统等应用。
-
Function Calling: OpenAI 的 Function Calling 功能允许你定义自定义函数，并在与 AI 模型交互时调用这些函数。Spring AI 提供了对 Function Calling 的支持。
-
多模态模型: Spring AI 不仅支持文本，也开始支持多模态模型, 例如OpenAI的
gpt-4-vision-preview模型, 可以进行图片理解. -
自定义模型： 如果你需要使用 Spring AI 尚未直接支持的模型，可以通过实现
AiClient接口来自定义集成。
八、总结
Spring AI 为 Java 开发者提供了一个强大且易于使用的工具，可以轻松构建各种 AI 驱动的应用。本教程只是一个入门，Spring AI 还有许多强大的功能等待你去探索。
下一步
- 阅读 Spring AI 官方文档： https://docs.spring.io/spring-ai/reference/
- 探索 Spring AI 示例项目： https://github.com/spring-projects/spring-ai
- 加入 Spring AI 社区： 与其他开发者交流经验，共同学习。
希望这篇教程能帮助你开启 Spring AI 的学习之旅！