Spring官方推出了Spring AI框架，旨在为Java开发者提供一个简洁、高效的AI集成解决方案。
Spring AI框架基于Spring Boot和Spring Data的设计理念，提供了统一的抽象接口，使开发者能够轻松集成和切换不同的AI模型和服务，而无需深入了解底层实现细节。通过Spring AI框架，开发者可以在熟悉的Spring生态系统中，快速构建具备AI能力的应用程序。
一、Spring AI框架核心特性
1. 多模型支持
Spring AI框架提供了统一的接口，支持多种大语言模型（LLM）和AI服务，包括OpenAI、Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Hugging Face、Google Vertex AI等。开发者可以在不修改业务代码的情况下，轻松切换不同的模型和服务提供商，提升了应用的灵活性和可维护性。
2. 多模态处理能力
除了文本处理，Spring AI框架还支持图像生成、音频转录等多种输入类型的处理，使AI能够处理更丰富的内容。例如，可以通过简单的代码实现图像内容的描述，或将语音转换为文本，满足多样化的应用场景。
3. 提示模板（Prompt Templates）
在AI应用中，提示工程（Prompt Engineering）是提高模型输出质量的关键。Spring AI框架提供了提示模板功能，允许开发者使用模板引擎（如StringTemplate）创建和管理提示，支持参数化输入，简化提示的构建和管理，提高了提示的可复用性和可维护性。
4. 会话记忆（Chat Memory）
为了实现上下文相关的对话，Spring AI框架内置了会话记忆功能，支持将对话历史存储在内存、JDBC、Cassandra、Neo4j等多种存储后端。通过会话记忆，AI模型可以记住用户的历史输入，提供更加连贯和智能的对话体验。
5. 向量数据库集成
Spring AI框架提供了可移植的向量存储抽象，支持与多种向量数据库（如Weaviate、Pinecone、Milvus、MongoDB Atlas、Redis等）集成，方便实现基于向量的检索增强生成（RAG）应用。通过向量数据库，开发者可以将企业数据与AI模型连接，实现更精准的问答系统和内容推荐。
6. 工具调用（Function Calling）
Spring AI框架支持通过工具调用扩展模型功能，使AI能够执行外部操作或检索外部信息，增强模型的实用性。开发者可以将Java函数注册为工具，供AI模型在生成响应时调用，实现与外部系统的交互。
7. 自动配置与Spring Boot集成
Spring AI框架与Spring Boot深度集成，提供了自动配置和启动器（Starter）模块，简化了项目的配置和依赖管理。开发者可以通过Spring Boot的配置文件，轻松设置AI模型的参数和API密钥，实现快速上手和部署。
8. 观察性与监控支持
为了帮助开发者监控AI模型的性能和使用情况，Spring AI框架集成了Spring Boot Actuator，提供了丰富的指标和追踪信息。开发者可以通过这些指标，了解API调用频率、响应延迟、令牌使用量等关键数据，优化AI应用的性能和成本。
二、使用Spring AI框架构建智能Agent
接下来，我们将通过一个完整的示例，展示如何使用Spring AI框架构建一个智能Agent，实现与用户的对话功能。
如需要ChatGPT API Key可联系微信（wsxx1415），可有偿提供官方ChatGPT API Key。
（1）使用Spring Initializr创建一个新的Spring Boot项目，Spring AI框架（如spring-ai-openai）。
（2）在application.yml或application.properties中，配置所选AI模型提供商的API密钥和参数。
spring:
ai:
openai:
api-key: your-openai-api-key
model: gpt-4
（3）使用Spring AI框架提供的ChatClient类，与AI模型进行交互。
@Service
public class ChatService {
private final ChatClient chatClient;
public ChatService(ChatClient.Builder builder) {
this.chatClient = builder.build();
}
public String chat(String userInput) {
return chatClient.prompt()
.user(userInput)
.call()
.content();
}
}
（4）使用提示模板，构建动态提示，提高AI模型的响应质量。
@Service
public class PromptService {
private final PromptTemplate promptTemplate;
public PromptService() {
this.promptTemplate = new PromptTemplate("请根据以下内容回答问题：{content}");
}
public String buildPrompt(String content) {
return promptTemplate.render(Map.of("content", content));
}
}
（5）配置会话记忆，将对话历史存储在数据库中，实现上下文相关的对话。
spring:
ai:
chat:
memory:
type: jdbc
jdbc:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/ai_chat
username: root
password: password
（6）如果需要实现基于向量的检索增强生成（RAG）功能，可以集成向量数据库，如Weaviate或Pinecone。
spring:
ai:
vectorstore:
type: weaviate
weaviate:
url: http://localhost:8080
api-key: your-weaviate-api-key