Spring AI项目中优雅修改ChatClient请求头的最佳实践

在基于Spring AI框架开发智能对话应用时，我们经常需要动态修改HTTP请求头信息。本文将深入探讨如何利用Spring AI的Advisor机制实现请求头的优雅修改，以及背后的设计原理。

核心需求场景

在实际企业级应用中，我们通常需要：

1. 为每个对话请求添加认证令牌
2. 传递跟踪ID实现全链路监控
3. 根据用户上下文添加自定义元数据
4. 实现A/B测试的分流标记

这些需求本质上都需要在运行时动态修改HTTP请求头，而传统的实现方式存在代码重复和维护困难的问题。

传统实现方式的痛点

开发者通常会采用以下两种方式：

1. RestTemplate方案：通过ClientHttpRequestInterceptor实现
2. WebClient方案：使用ExchangeFilterFunction处理

这两种方式需要针对不同HTTP客户端编写不同实现，违反了DRY原则，且难以集中管理请求头修改逻辑。

Spring AI的优雅解决方案

Spring AI提供了统一的Advisor机制，通过ChatOptions封装所有请求参数。关键实现要点：

1. 创建自定义Advisor：

public class AuthTokenAdvisor implements Advisor {
    @Override
    public Advice getAdvice(ChatRequest request) {
        return Advice.withContext(context -> {
            ChatOptions options = request.getOptions();
            // 创建新的Header配置
            HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
            headers.add("Authorization", "Bearer xxxx");
            // 返回修改后的ChatOptions
            return options.withHeaders(headers);
        });
    }
}

2. 注册Advisor到ChatClient：

@Bean
public ChatClient chatClient(AuthTokenAdvisor advisor) {
    return ChatClient.builder()
           .advisors(advisor)
           .build();
}

技术实现原理

1. 责任链模式：Spring AI内部采用责任链处理Advisor，按顺序应用各个修改建议
2. 不可变设计：ChatOptions采用不可变对象模式，每次修改生成新实例
3. 上下文隔离：每个请求的修改互不影响，保证线程安全

最佳实践建议

1. 关注点分离：为不同类型的Header修改创建独立Advisor
2. 性能优化：避免在Advisor中执行耗时操作
3. 异常处理：合理处理Header修改可能引发的异常
4. 测试策略：使用MockServer验证Header修改效果

总结

Spring AI通过Advisor机制提供了一种声明式、可组合的请求修改方案，相比传统方式具有以下优势：

• 统一不同HTTP客户端的处理方式
• 业务逻辑与技术实现解耦
• 支持动态组合多个修改逻辑
• 内置线程安全保证

这种设计模式不仅适用于HTTP头修改，也可扩展用于其他请求参数的动态调整，是Spring AI框架灵活性的重要体现。