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Spring AI 项目中整合 Vertex AI 模型与 JDBC 存储时的问题分析与解决方案

2025-06-10 23:25:45作者:段琳惟

问题背景

在使用 Spring AI 1.0.0 版本与 Spring Boot 3.4.6 构建聊天应用时,开发者尝试将 Vertex AI 的 Gemini 模型与 MySQL 数据库存储结合使用时,遇到了应用启动失败的问题。核心错误表现为 NoClassDefFoundError: com/google/protobuf/GeneratedMessageV3,这表明系统在运行时无法找到 Protobuf 相关的关键类。

错误现象深度分析

当开发者配置了基于 JDBC 的聊天记忆存储库(JdbcChatMemoryRepository)并尝试启动应用时,控制台输出了详细的错误堆栈。从技术角度来看,这个问题的根源不在于 JDBC 存储配置本身,而是与 Vertex AI 模型依赖的 Protobuf 库版本冲突有关。

错误堆栈显示,系统在初始化 VertexAiGeminiChatModel 时失败,具体是在尝试加载 Protobuf 的 GeneratedMessageV3 类时发生了类找不到异常。这种情况通常发生在:

  1. 依赖项中缺少必要的 Protobuf 库
  2. 项目中存在多个版本的 Protobuf 库导致冲突
  3. 类加载器无法正确加载所需的类

根本原因

经过对示例项目的依赖分析,发现项目中同时引入了两个不同版本的 Protobuf 库:

  • protobuf-java 4.26.1
  • protobuf-java 3.25.5

这种版本冲突导致了运行时类加载失败。Protobuf 的不同主版本间存在二进制不兼容性,特别是 GeneratedMessageV3 类在不同版本中的实现可能有显著差异。

解决方案

方案一:统一 Protobuf 版本

最彻底的解决方案是统一项目中的 Protobuf 依赖版本。可以通过以下步骤实现:

  1. 在 build.gradle 中显式声明 Protobuf 版本:
configurations.all {
    resolutionStrategy {
        force 'com.google.protobuf:protobuf-java:4.26.1'
    }
}
  1. 运行 ./gradlew dependencies 命令验证所有依赖是否使用了统一的 Protobuf 版本

方案二:升级 Spring Boot 版本

根据开发者反馈,该问题在 Spring Boot 3.5.0 中已不复存在。这是因为新版本的 Spring Boot 可能已经更新了相关依赖,解决了版本冲突问题。

升级 Spring Boot 版本的步骤:

  1. 修改 build.gradle 中的 Spring Boot 版本号
  2. 重新同步项目依赖
  3. 清理并重建项目

方案三:排除冲突依赖

如果无法立即升级 Spring Boot,可以尝试排除冲突的依赖:

implementation('org.springframework.ai:spring-ai-vertex-ai-gemini') {
    exclude group: 'com.google.protobuf', module: 'protobuf-java'
}

最佳实践建议

  1. 依赖管理:在大型项目中,始终使用 dependencyManagement 或 BOM 文件来统一管理依赖版本
  2. 冲突检测:定期使用 gradle dependenciesmvn dependency:tree 检查依赖冲突
  3. 版本兼容性:在选择 Spring AI 和 Spring Boot 版本时,参考官方文档的兼容性矩阵
  4. 环境一致性:确保开发、测试和生产环境使用相同的依赖版本

技术原理延伸

Protobuf (Protocol Buffers) 是 Google 开发的一种高效的数据序列化格式。在 Spring AI 与 Vertex AI 集成时,Protobuf 用于:

  1. 模型配置的序列化与反序列化
  2. 客户端与服务器间的通信协议
  3. 模型参数的内部表示

当不同版本的 Protobuf 库共存时,由于序列化格式和内部API的变化,可能导致运行时错误。特别是 GeneratedMessageV3 作为核心基类,其变化会影响所有生成的 Protobuf 消息类。

总结

在 Spring AI 项目中整合 Vertex AI 模型与 JDBC 存储时遇到的启动问题,本质上是依赖管理问题而非功能实现问题。通过统一 Protobuf 版本或升级 Spring Boot 版本可以有效解决。这也提醒我们在引入多个AI相关依赖时,需要特别注意底层库的版本兼容性。良好的依赖管理实践是构建稳定AI应用的基础。

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