Spring AI 简介

Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 应用开发框架，为 Java 生态系统提供与 Python 世界中 LangChain 类似的能力。

什么是 Spring AI？

Spring AI 是一个 AI 工程框架，它提供以下功能：

• 抽象层：统一不同 AI 模型提供商的 API
• RAG 支持：检索增强生成模式开箱即用
• 函数调用：让 LLM 能够调用 Java 方法
• 向量数据库集成：支持多种向量存储
• Spring Boot 集成：与 Spring 生态系统无缝集成

核心特性

1. 模型抽象

// 统一的模型接口
ChatModel chatModel = new OpenAiChatModel(apiKey);

// 切换不同模型只需更换实现
// ChatModel chatModel = new AzureOpenAiChatModel(...);
// ChatModel chatModel = new AnthropicChatModel(...);

2. Prompt 模板

// 类似 Python f-string 的模板
String prompt = """
    翻译以下文本为 {language}:
    {text}
    """;

ChatResponse response = chatModel.call(
    new Prompt(prompt, Map.of("language", "中文", "text", "Hello"))
);

3. RAG 模式

// 向量数据库检索
VectorStore vectorStore = new PgVectorStore(jdbcTemplate, embeddingModel);

List<Document> documents = vectorStore.similaritySearch(
    SearchRequest.query("如何使用 Spring AI?").withTopK(5)
);

// 生成回答
String answer = chatModel.call(documents);

4. 函数调用

// 定义函数
@Bean
public Function<WeatherRequest, WeatherResponse> weatherFunction() {
    return request -> {
        // 调用天气 API
        return new WeatherResponse("晴天", 25);
    };
}

// LLM 自动调用
ChatResponse response = chatModel.call(
    new Prompt("北京今天天气怎么样?")
        .withFunctions(List.of("weatherFunction"))
);

支持的模型提供商

• ✅ OpenAI (GPT-3.5, GPT-4)
• ✅ Azure OpenAI
• ✅ Anthropic (Claude)
• ✅ Hugging Face
• ✅ Bedrock (AWS)
• ✅ Vertex AI (Google Cloud)
• ✅ Ollama (本地模型)

向量数据库支持

• SQL 数据库: PostgreSQL (PgVector), MySQL, Oracle
• NoSQL 数据库: MongoDB, Cassandra
• 专用向量库: Milvus, Weaviate, Qdrant
• 云服务: Azure AI Search, Elasticsearch

快速开始

1. 添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-M1</version>
</dependency>

2. 配置 application.yml

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: gpt-4
          temperature: 0.7

3. 使用

@RestController
public class ChatController {

    private final ChatModel chatModel;

    public ChatController(ChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    @PostMapping("/chat")
    public String chat(@RequestBody String message) {
        return chatModel.call(message);
    }
}

与 LangChain4j 对比

特性	Spring AI	LangChain4j
官方支持	Spring 官方	社区驱动
Spring 集成	原生集成	需要适配器
学习曲线	低（熟悉 Spring）	中等
生态成熟度	较新	更成熟
企业级特性	完整	部分

适用场景

Spring AI 适合以下场景：

1. Spring 项目集成 - 已经使用 Spring Boot 的应用
2. 企业级应用 - 需要完整的依赖注入、配置管理
3. 微服务架构 - Spring Cloud 集成
4. 团队熟悉 Java - 团队对 Spring 生态熟悉

限制和注意事项

• ⚠️ 版本较新 - 仍在快速迭代中，API 可能有变化
• ⚠️ 功能覆盖 - 不如 LangChain 生态丰富
• ⚠️ 文档 - 相对较少，需要参考源码和示例

相关资源

• Spring AI 官方文档
• GitHub 仓库
• 示例项目

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更新时间: 2026-03-14 分类: Java AI 平台 | Spring AI