Java程序员在AI时代必会的技术：Spring AI
在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。作为一名Java程序员，掌握Spring AI技术，无疑将为你在AI世代的职业发展增添强劲动力。本文将详细介绍Spring AI的核心概念、应用场景、开发流程，并通过代码示例，帮助你快速上手Spring AI，开启智能化应用开发之旅。
一、Spring AI简介
（一）Spring AI是什么
Spring AI是Spring框架在人工智能领域的延伸，它旨在帮助开发者更高效地构建和部署AI应用。作为Spring生态系统的一部分，Spring AI继承了Spring框架的诸多优点，如轻量级、松耦合、易于测试等，同时为AI应用开发提供了专门的支持和优化。
（二）Spring AI的特点
- 集成Spring生态系统：Spring AI与Spring Boot、Spring Cloud等广泛使用的Spring项目无缝集成，能够充分利用Spring生态系统的强大功能。
- 支持多种AI服务：框架支持集成多种AI服务和模型，如OpenAI的ChatGPT、阿里云的通义千问等，为开发者提供了丰富的选择。
- 简化开发流程：通过提供模板和指南，Spring AI大大简化了AI应用的开发和部署过程。
- 社区支持：作为Spring项目的一部分，Spring AI享有活跃社区的支持和维护，开发者可以轻松获取帮助和资源。
二、Spring AI的应用场景
（一）自然语言处理
Spring AI提供了丰富的自然语言处理工具，开发人员可以利用这些工具来处理文本数据、执行情感分析、实现语音识别等功能。例如，你可以使用Spring AI构建一个智能客服系统，自动回答用户的问题，提高客户服务效率。
（二）机器学习集成
Spring AI支持机器学习模型的集成和部署，开发者可以将训练好的机器学习模型轻松嵌入到Spring应用程序中。比如，你可以开发一个基于机器学习的推荐系统，根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐内容。
（三）自动化决策支持
Spring AI能够开发辅助决策系统，通过分析大量数据，为决策者提供科学依据，提高业务流程的智能化水平。例如，在金融领域，利用Spring AI构建的风险评估模型可以自动评估客户的信用风险，为贷款审批提供决策支持。
三、Spring AI开发流程
（一）创建Spring Boot项目
首先，你需要创建一个Spring Boot项目。你可以使用Spring Initializr（https://start.spring.io/）快速生成项目骨架，选择所需的依赖项，如Spring Web、Spring AI等。
（二）添加Spring AI依赖
在项目的pom.xml文件中，添加Spring AI相关的依赖。例如，如果你使用的是OpenAI的ChatGPT服务，可以添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai</artifactId>
<version>0.8.1</version>
</dependency>
如果你使用的是阿里云的通义千问服务，可以添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
<version>1.0.0-M3.1</version>
</dependency>
（三）配置AI服务
在application.yml文件中，配置AI服务的相关参数。例如，配置OpenAI的API密钥：
spring:
ai:
openai:
api-key: your-openai-api-key
或者配置阿里云通义千问的API密钥：
spring:
ai:
dashscope:
api-key: your-dashscope-api-key
（四）编写Controller
创建一个Controller类，用于处理AI相关的请求。以下是一个简单的示例，演示如何使用Spring AI调用ChatGPT接口：
@RestController
@RequestMapping("/api/v1")
public class AiController {
private final AiClient aiClient;
public AiController(AiClient aiClient) {
this.aiClient = aiClient;
}
@GetMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Hi") String message) {
return aiClient.generate(message);
}
}
在这个例子中，我们定义了一个/api/v1/chat接口，用户可以通过GET请求向该接口发送消息，然后接口会调用ChatGPT接口，获取AI的回复并返回给用户。
（五）实现上下文对话
为了实现上下文对话，我们需要将不同角色的聊天信息依次存储在一个队列中发送给ChatGPT。Spring AI提供了UserMessage、AssistantMessage、SystemMessage等类来表示不同角色的消息。以下是一个示例代码：
@GetMapping("/chat/context")
public String chatWithContext(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Hi") String message) {
List<Message> messages = new ArrayList<>();
messages.add(new SystemMessage("你是一个智能机器人"));
messages.add(new UserMessage("你好"));
messages.add(new AssistantMessage("你好！我是智能机器人"));
messages.add(new UserMessage(message));
return aiClient.generate(messages);
}
在这个例子中，我们首先添加了一个系统消息，用于设定AI的人设；然后添加了用户和AI的历史对话消息；最后添加了当前用户的消息。这样，ChatGPT就可以根据整个聊天记录进行回复，实现上下文对话。
（六）流式对话
流式对话是指AI的回复以流的形式逐步返回给用户。这种方式可以提高用户体验，让用户能够实时看到AI的回复。以下是一个流式对话的示例代码：
@PostMapping(value = "/chat/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ServerSentEvent<String>> streamChat(@RequestBody ChatRequest request) {
return aiClient.prompt(request.message())
.stream().content().map(content -> ServerSentEvent.builder(content).event("message").build())
.concatWithValues(ServerSentEvent.builder("[DONE]").build())
.onErrorResume(e -> Flux.just(ServerSentEvent.builder("Error: " + e.getMessage()).event("error").build()));
}
在这个例子中，我们使用了ServerSentEvent来构建流式响应。aiClient.prompt(request.message()).stream().content()会返回一个流，我们通过map方法将流中的内容转换为ServerSentEvent对象，然后使用concatWithValues方法添加一个结束标识[DONE]，最后使用onErrorResume方法处理可能出现的错误。
四、Spring AI代码示例
（一）简单的对话应用
以下是一个完整的Spring AI对话应用代码示例：
@RestController
@RequestMapping("/api/v1")
public class AiController {
private final AiClient aiClient;
public AiController(AiClient aiClient) {
this.aiClient = aiClient;
}
@GetMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Hi") String message) {
return aiClient.generate(message);
}
}
运行这个应用后，你可以通过浏览器访问localhost:8080/api/v1/chat?message=你的问题进行测试。
（二）上下文对话应用
以下是一个上下文对话应用的代码示例：
@GetMapping("/chat/context")
public String chatWithContext(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Hi") String message) {
List<Message> messages = new ArrayList<>();
messages.add(new SystemMessage("你是一个智能机器人"));
messages.add(new UserMessage("你好"));
messages.add(new AssistantMessage("你好！我是智能机器人"));
messages.add(new UserMessage(message));
return aiClient.generate(messages);
}
这个应用能够根据聊天记录进行回复，实现上下文对话。
（三）流式对话应用
以下是一个流式对话应用的代码示例：
@PostMapping(value = "/chat/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ServerSentEvent<String>> streamChat(@RequestBody ChatRequest request) {
return aiClient.prompt(request.message())
.stream().content().map(content -> ServerSentEvent.builder(content).event("message").build())
.concatWithValues(ServerSentEvent.builder("[DONE]").build())
.onErrorResume(e -> Flux.just(ServerSentEvent.builder("Error: " + e.getMessage()).event("error").build()));
}
这个应用以流的形式返回AI的回复，用户可以实时看到回复内容。
五、Spring AI与其他技术的结合
（一）与Spring Cloud Alibaba AI的结合
Spring Cloud Alibaba AI是基于Spring AI开发的，它提供了对阿里云通义千问模型的接入。通过Spring Cloud Alibaba AI，Java开发者可以更方便地使用阿里云的AI服务。以下是一个使用Spring Cloud Alibaba AI的代码示例：
@RestController
@RequestMapping("/api/v1")
public class AlibabaAiController {
private final DashScopeClient dashScopeClient;
public AlibabaAiController(DashScopeClient dashScopeClient) {
this.dashScopeClient = dashScopeClient;
}
@GetMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Hi") String message) {
return dashScopeClient.generate(message);
}
}
在这个例子中，我们使用了DashScopeClient来调用阿里云通义千问模型。
（二）与RAG技术的结合
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的AI技术。通过将Spring AI与RAG技术结合，可以开发出更智能的应用。例如，你可以使用Spring AI开发一个RAG应用，先从知识库中检索相关信息，然后根据检索结果生成回答。
六、Spring AI的未来展望
随着人工智能技术的不断发展，Spring AI也在不断进化。未来，Spring AI可能会支持更多种类的AI服务和模型，提供更强大的功能和更高效的开发体验。同时，随着AI技术在各个领域的广泛应用，Spring AI也将为Java程序员提供更多的机会和挑战。
七、总结
Spring AI为Java程序员提供了一个强大的工具，用于开发AI应用。通过集成Spring生态系统，Spring AI简化了AI应用的开发和部署过程，使开发者能够更高效地构建智能化应用。本文通过详细介绍Spring AI的核心概念、应用场景、开发流程，并提供代码示例，帮助你快速上手Spring AI。希望本文能够激发你对Spring AI的兴趣，让你在AI世代的职业发展道路上迈出坚实的步伐。
