Spring AI项目中整合Vertex AI模型与JDBC存储时常见问题解析

在基于Spring AI框架开发智能对话应用时，很多开发者会选择Google Vertex AI作为底层大模型，同时使用JDBC实现对话历史的持久化存储。但在实际集成过程中，可能会遇到一些典型的技术问题，本文将深入分析这些问题的成因和解决方案。

典型问题现象

当开发者尝试在Spring Boot 3.4.6环境中同时配置Vertex AI模型和JdbcChatMemoryRepository时，应用启动阶段可能会出现以下异常：

Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: com/google/protobuf/GeneratedMessageV3

这个错误表明系统在运行时无法找到Protocol Buffers的核心类，通常是由于依赖冲突或版本不兼容导致的。

问题根源分析

1. Protocol Buffers依赖冲突

Spring AI的Vertex AI模块底层依赖Google的Protocol Buffers进行数据序列化。当项目中存在多个不同版本的protobuf-java依赖时（如同时存在4.26.1和3.25.5版本），类加载器可能加载了不兼容的版本，导致GeneratedMessageV3类找不到。

2. Spring Boot版本兼容性

测试表明该问题在Spring Boot 3.5.0版本中不会出现，这说明框架本身的版本也会影响依赖解析行为。新版本可能已经优化了依赖管理策略。

解决方案

方案一：统一Protocol Buffers版本

在Gradle构建文件中显式指定protobuf-java的版本：

configurations.all {
    resolutionStrategy {
        force 'com.google.protobuf:protobuf-java:4.26.1'
    }
}

方案二：升级Spring Boot版本

将项目升级到Spring Boot 3.5.0或更高版本，利用框架改进的依赖管理能力：

ext {
    springBootVersion = '3.5.0'
}

方案三：检查传递依赖

使用依赖分析工具查看完整的依赖树：

./gradlew dependencies

重点关注protobuf-java和google-cloud-vertexai等相关依赖的版本情况。

最佳实践建议

1. 依赖隔离：对于AI相关功能，考虑创建独立的模块或子项目，避免与业务代码的依赖混杂
2. 版本固化：在根项目的build.gradle中统一定义常用库的版本号
3. 持续验证：在引入新依赖后，立即运行完整的集成测试
4. 环境一致性：确保开发、测试和生产环境使用相同的依赖解析策略

技术原理延伸

Protocol Buffers作为Google的高效序列化工具，在AI领域广泛应用。GeneratedMessageV3是protobuf 3.x版本的核心基类，所有生成的Java消息类都继承自它。当类加载器找不到这个基类时，通常意味着：

1. 依赖包没有正确包含在最终部署包中
2. 存在多个冲突版本导致类加载混乱
3. 模块化系统(如JPMS)的隔离导致可见性问题

理解这些底层机制有助于开发者更快定位和解决类似问题。

通过系统性地分析依赖关系，采用合理的版本管理策略，开发者可以顺利实现Vertex AI与JDBC存储的完美集成，构建稳定可靠的智能对话系统。