5个步骤掌握Spring AI：从入门到实践

Spring AI 是一个为 AI 工程开发提供 Spring 友好 API 和抽象的应用框架，它旨在简化 AI 应用程序的开发，使开发者能够更容易地将 AI 功能集成到 Spring 应用中。通过 Spring AI，开发者可以快速构建基于 AI 的应用，而无需深入了解各种 AI 模型的底层实现细节。

1. 价值定位：为什么选择 Spring AI

💡 提示：在选择 AI 框架时，不仅要考虑技术功能，还要关注其生态系统和长期维护支持。

Spring AI 为开发者带来了诸多价值，使其成为 AI 应用开发的理想选择。它就像一个统一的 AI 应用开发平台，能够整合各种 AI 服务和工具，让开发者可以专注于业务逻辑而不是繁琐的 AI 模型集成工作。

首先，Spring AI 提供了统一的 API 和抽象，屏蔽了不同 AI 模型之间的差异。这意味着开发者可以使用相同的代码接口与不同的 AI 模型（如 OpenAI、Azure OpenAI、Amazon Bedrock 等）进行交互，大大降低了学习和开发成本。

其次，Spring AI 与 Spring 生态系统无缝集成。如果你已经熟悉 Spring Framework 和 Spring Boot，那么上手 Spring AI 会非常容易。它利用了 Spring 的依赖注入（就像餐厅服务员按需上菜，根据你的需求把合适的组件送到你面前）、面向切面编程等核心功能，使 AI 应用的开发更加规范和高效。

另外，Spring AI 支持 Prompt Engineering 和 Retrieval Augmented Generation (RAG) 等先进技术。Prompt Engineering 提供模板和工具来优化 AI 模型的输入，让 AI 模型能够更好地理解和响应你的需求；RAG 则支持将外部数据集成到 AI 模型中，提高 AI 回答的准确性和相关性。

2. 技术栈解析：核心组件对比

💡 提示：了解技术栈的核心组件及其特点，有助于你在开发过程中做出更合适的技术选择。

以下是 Spring AI 核心组件的对比表格：

核心组件	功能描述	优势	适用场景
Spring Framework	提供核心的依赖注入和面向切面编程功能	成熟稳定，生态丰富	所有 Spring 应用的基础
Spring Boot	简化 Spring 应用的配置和部署	自动配置，快速开发	快速构建独立的 Spring 应用
AI 模型集成	支持多种 AI 模型，如 OpenAI、Azure OpenAI 等	统一接口，易于切换模型	需要使用 AI 能力的各种应用场景
Prompt Engineering	提供模板和工具优化 AI 模型输入	提高 AI 模型响应质量	需要精准控制 AI 输出的场景
RAG	支持将外部数据集成到 AI 模型中	增强 AI 回答的准确性和相关性	需要结合外部知识库的问答系统等

3. 环境搭建：新手极速版与开发者完整版

3.1 新手极速版（3步完成）

💡 提示：新手极速版适合快速体验 Spring AI 的基本功能，如果你需要深入开发，建议后续参考开发者完整版。

1. 克隆项目代码 使用 Git 克隆 Spring AI 项目的代码库到本地。

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spring-ai

2. 进入项目目录并编译 进入克隆下来的项目目录，使用 Maven 编译项目。

cd spring-ai
mvn clean install

3. 运行示例应用 编译完成后，运行项目中的示例应用。

cd spring-ai-spring-boot-starters/spring-ai-starter-openai
mvn spring-boot:run

3.2 开发者完整版（详细流程）

💡 提示：开发者完整版涵盖了更全面的环境配置和项目设置，适合进行深入的开发工作。

1. 准备工作 确保已安装 JDK 11 或更高版本、Maven（或 Gradle）以及 Git。

2. 克隆项目代码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spring-ai

3. 进入项目目录

cd spring-ai

4. 添加依赖 在项目的 pom.xml 文件中添加 Spring AI 的相关依赖，例如：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
        <version>1.0.0.M1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai</artifactId>
        <version>1.0.0.M1</version>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

5. 配置 Spring Boot 在 application.properties 或 application.yml 文件中配置 Spring Boot 和 AI 模型的相关设置，如：

# application.properties
spring.ai.openai.api-key=your-api-key
spring.ai.openai.model=gpt-3.5-turbo

6. 编译项目

mvn clean install

7. 创建并运行应用 创建自己的 Spring Boot 应用类，编写 AI 功能代码，然后运行应用。

4. 实战配置：关键配置详解

💡 提示：正确的配置是保证 Spring AI 应用正常运行的关键，务必仔细检查配置参数。

4.1 AI 模型配置

以 OpenAI 模型为例，在 application.properties 中配置 API 密钥和模型名称：

spring.ai.openai.api-key=your-api-key
spring.ai.openai.model=gpt-3.5-turbo

4.2 Prompt 模板配置

可以使用 Prompt 模板来标准化 AI 模型的输入。创建一个 prompt-template.txt 文件：

你是一个助手，请回答以下问题：{{question}}

然后在代码中加载并使用该模板：

@Autowired
private PromptTemplate promptTemplate;

public String generateResponse(String question) {
    Map<String, Object> model = new HashMap<>();
    model.put("question", question);
    Prompt prompt = promptTemplate.create(model);
    // 调用 AI 模型生成响应
}

4.3 RAG 配置

配置外部数据存储，如向量数据库，用于 RAG 功能。例如使用 Redis 作为向量存储：

spring.ai.redis-store.host=localhost
spring.ai.redis-store.port=6379

5. 验证测试：确保应用正常运行

💡 提示：验证测试是保证应用质量的重要环节，通过多种测试方式可以及时发现问题。

5.1 单元测试

编写单元测试来测试 AI 相关的功能，例如：

@SpringBootTest
public class AIServiceTest {

    @Autowired
    private AIService aiService;

    @Test
    public void testGenerateResponse() {
        String question = "什么是 Spring AI？";
        String response = aiService.generateResponse(question);
        assertNotNull(response);
        assertTrue(response.contains("Spring AI"));
    }
}

5.2 集成测试

进行集成测试，确保整个应用流程正常工作，包括与外部 AI 服务的交互。

5.3 手动测试

运行应用后，通过访问接口或页面进行手动测试，验证 AI 功能是否符合预期。例如，发送一个请求到应用的 API 端点，查看返回的 AI 响应。

常见问题速查表

问题	解决方法
编译项目时提示依赖找不到	检查 Maven 配置，确保仓库地址正确，尝试执行 mvn clean install -U 更新依赖
AI 模型调用失败	检查 API 密钥是否正确，网络连接是否正常，模型是否支持相应的功能
Prompt 模板不生效	检查模板文件路径是否正确，模板语法是否正确
RAG 功能无法获取外部数据	检查向量数据库配置是否正确，数据是否已正确导入

进阶学习路径

1. 深入学习 Spring AI 核心 API：详细了解 Spring AI 提供的各种接口和类，掌握其设计思想和使用方法。
2. 探索不同 AI 模型的特性：了解各种 AI 模型的优势和适用场景，以便在实际项目中选择合适的模型。
3. 学习 Prompt Engineering 高级技巧：通过优化 Prompt 来提高 AI 模型的性能和响应质量。
4. 研究 RAG 技术的深入应用：探索如何更好地将外部数据与 AI 模型结合，构建更智能的应用。
5. 参与社区交流：加入 Spring AI 社区，与其他开发者交流经验，获取最新的技术动态和支持。

官方文档可以参考项目中的相关文档文件，通过阅读文档可以获取更详细的技术信息和使用指导。