Spring AI 核心架构解析：构建企业级 AI 应用的 Java 新范式

随着生成式 AI 技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）已从研究实验室走向企业生产环境。然而，如何将 LLM 能力安全、稳定、可维护地集成到现有系统中，仍是开发者面临的重大挑战。

对于广大的 Java 开发者而言，Spring 生态一直是企业级应用开发的基石。如今，Spring AI 的诞生，正是 Spring 团队对这一时代命题的有力回应——它不仅是一套工具库，更是一种全新的编程范式，旨在让 Java 工程师无需切换技术栈，即可高效构建智能应用。

本文将深入剖析 Spring AI 的核心架构、设计理念、关键组件与实战用法，并通过完整代码示例与部署方案，带你从零开始搭建一个支持 RAG、函数调用、流式响应的企业级 AI 服务。

一、Spring AI 核心架构与设计哲学

1.1 设计哲学：抽象即自由

Spring AI 的诞生，是 Spring 生态在生成式 AI 浪潮下的必然演进。其核心设计理念延续了 Spring 框架一贯的“抽象与解耦”思想——正如 JdbcTemplate 和 JPA 统一了数据库访问层，Spring AI 试图在 AI 领域建立一套通用编程模型，让开发者无需被特定模型、平台或 API 绑定。

这一哲学的落地体现为两大核心抽象：

ChatClient：提供统一的对话接口，屏蔽底层 LLM 提供商（如 OpenAI、Anthropic、阿里云通义、Ollama 等）的差异。
PromptTemplate：将提示工程（Prompt Engineering）结构化，支持变量注入、模板复用和版本管理，提升可维护性。

通过这些抽象，Spring AI 实现了“一次编码，多模型运行”的愿景，显著降低了厂商锁定（Vendor Lock-in）风险，也为未来模型迁移和 A/B 测试提供了坚实的技术基础。

抽象的意义在于自由：开发者可以专注于业务逻辑，而非 API 差异。

1.2 核心架构图（分层设计）

+-------------------------------------------------------+
|                  应用层 (Applications)                 |
|   - 智能客服 / 文档问答 / 代码助手 / Agent 工作流     |
+----------------------+--------------------------------+
                       |
        +--------------v--------------+
        |       功能增强层 (Enhancements) |
        | - PromptTemplate              |
        | - Structured Output           |
        | - Function Calling            |
        | - RAG 流程编排                |
        +---------------+---------------+
                        |
         +--------------v--------------+
         |      模型抽象层 (Abstractions) |
         | - ChatClient / ChatModel      |
         | - EmbeddingModel              |
         | - ImageModel / AudioModel     |
         +---------------+---------------+
                         |
          +-------------v-------------+
          |     数据支撑层 (Data Layer)  |
          | - VectorStore (Milvus/Pinecone/Redis)|
          | - DocumentReader & TextSplitter    |
          +---------------+---------------+
                        |
           +------------v------------+
           |   外部服务与模型提供者     |
           | - OpenAI / Anthropic      |
           | - Alibaba Tongyi Qwen     |
           | - Ollama (Llama3, DeepSeek)|
           | - Hugging Face Inference API |
           +---------------------------+

架构特点解析：

分层清晰，职责分离：每一层只关注自身职责，便于维护与扩展。
多模型后端支持：通过 SPI（Service Provider Interface）机制，轻松切换不同 LLM 提供商。
可扩展性强：支持自定义 VectorStore、TextSplitter 或 ChatModel 实现。
与 Spring 生态无缝集成：天然支持 @ConfigurationProperties、Spring Security、Actuator、Micrometer 等企业级特性。

1.3 使用 Mermaid 绘制架构图

graph TD
    A[Applications\n(智能客服/Agent/代码生成)] --> B[功能增强层]
    B --> C[模型抽象层]
    C --> D[数据支撑层]
    D --> E[外部模型服务]

    subgraph 功能增强层
        B1[PromptTemplate]
        B2[Structured Output]
        B3[Function Calling]
        B4[RAG 编排]
    end

    subgraph 模型抽象层
        C1[ChatClient / ChatModel]
        C2[EmbeddingModel]
        C3[ImageModel / AudioModel]
    end

    subgraph 数据支撑层
        D1[VectorStore\n(Milvus/Pinecone/Redis)]
        D2[DocumentReader]
        D3[TextSplitter]
    end

    subgraph 外部服务
        E1[OpenAI GPT-4o]
        E2[Alibaba Qwen]
        E3[Ollama (Llama3)]
        E4[HuggingFace]
    end

    B --> C
    C --> D
    D --> E

提示：将上述 Mermaid 代码粘贴到支持 Mermaid 的编辑器中（如 Typora、Notion、GitBook、Confluence 插件），即可渲染为图形化架构图，便于团队协作与文档展示。

二、核心组件体系与功能对比

组件类别	核心接口/类	主要职责
模型抽象	`ChatClient`, `ChatModel`	提供同步/流式调用大语言模型的能力，支持多种消息类型（User, Assistant, System）
	`EmbeddingModel`	文本向量化，用于语义搜索与 RAG
	`ImageModel`	文生图模型调用（如 DALL·E、Stable Diffusion via API）
	`AudioModel`	语音识别（Speech-to-Text）与语音合成（Text-to-Speech）
数据支撑	`VectorStore`	向量数据库抽象，支持 Milvus、Pinecone、Redis、FAISS 等
	`DocumentReader`, `TextSplitter`	文档解析与分块，支持 PDF、Word、HTML、Markdown 等格式
功能增强	`PromptTemplate`	提示词模板化，支持 SpEL 表达式和动态内容注入
	`Structured Output`	将模型输出自动映射为 Java POJO，避免手动解析
	`Function Calling`	允许模型调用外部 Java 方法，实现工具链集成
	`Retrieval Augmented Generation (RAG)`	检索增强生成，结合外部知识库提升回答准确性

该架构不仅支持基础对话，更可构建复杂的 AI Agent、知识问答系统、智能客服等企业级应用。

三、与主流 AI 框架的差异化对比

特性	Spring AI	LangChain (Python)	LlamaIndex (Python)
编程语言	Java / Kotlin	Python	Python
生态集成	Spring 全家桶无缝集成	依赖 Python 包管理	依赖 Python 包管理
安全控制	Spring Security 原生支持	需额外实现	需额外实现
监控与可观测性	Micrometer + Actuator 支持	需集成 Prometheus 等工具	需集成 Prometheus 等工具
配置管理	`@ConfigurationProperties`	`.env` 或手动加载	`.env` 或手动加载
部署方式	可打包为 WAR/JAR，兼容传统部署	通常为独立服务或云函数	通常为独立服务或云函数
企业级支持	强（Spring 团队背书）	社区驱动	社区驱动

Spring AI 的核心优势：

深度融入 Spring 生态：适合已有 Java 项目快速集成 AI 能力，无需引入 Python 服务。

企业级特性完备：原生支持安全、监控、配置、健康检查、指标暴露，满足生产环境要求。

降低 AI 技术门槛：Java 开发者无需学习 Python 即可构建 AI 应用，推动“AI 民主化”。

四、关键功能与用法详解

4.1 项目初始化与依赖配置

使用 Spring Initializr 快速创建项目：

spring init --dependencies=ai,web,actuator my-ai-app

或通过 Web 界面选择 Spring AI Starter。

Maven 依赖（使用 BOM 管理版本）

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>1.1.0-M3</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

📌 版本说明：根据 GitHub Releases 显示，当前最新版本为 v1.1.0-M3（2025-10-14），已升级至 MCP Java SDK 0.14.0。

配置文件示例（application.yml）

server:
  port: 8080

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,info,metrics,prometheus

spring:
  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        model: llama3.2
        options:
          temperature: 0.7
    openai:
      api-key: ${
   OPENAI_API_KEY:}
      chat:
        model: gpt-4o
    chat:
      default-model: ollama

4.2 基础对话功能实现

使用 `ChatClient`（推荐用于简单调用）

@RestController
public class ChatController {
   

    private final ChatClient chatClient;

    public ChatController(ChatClient chatClient) {
   
        this.chatClient = chatClient;
    }

    @GetMapping("/ai/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
   
        return chatClient.call(message);
    }
}

使用 `ChatModel`（更精细控制）

@Service
public class AdvancedChatService {
   

    private final ChatModel chatModel;

    public AdvancedChatService(ChatModel chatModel) {
   
        this.chatModel = chatModel;
    }

    public String generate(String prompt) {
   
        Prompt p = new Prompt(
            new SystemMessage("你是一个专业的技术顾问。"),
            new UserMessage(prompt)
        );
        return chatModel.call(p).getResult().getOutput().getContent();
    }
}

4.3 流式响应处理（SSE）

适用于聊天界面、语音助手等需要实时反馈的场景。

@Controller
public class StreamingController {
   

    private final ChatModel chatModel;

    public StreamingController(ChatModel chatModel) {
   
        this.chatModel = chatModel;
    }

    @GetMapping(value = "/ai/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public SseEmitter stream(@RequestParam String message) {
   
        SseEmitter emitter = new SseEmitter(Long.MAX_VALUE);

        chatModel.stream(new Prompt(message))
            .doOnError(emitter::completeWithError)
            .doOnComplete(emitter::complete)
            .subscribe(response -> {
   
                try {
   
                    emitter.send(response.getResult().getOutput().getContent());
                } catch (IOException e) {
   
                    emitter.completeWithError(e);
                }
            });

        return emitter;
    }
}

注意：SSE 不支持跨域，生产环境需配置 CorsConfiguration。

4.4 结构化输出（POJO 映射）

将模型输出自动解析为 Java 对象，避免 JSON 手动解析。

public class WeatherInfo {
   
    private String city;
    private double temperature;
    private String condition;
    private String unit = "Celsius";
    // getters & setters
}

@Service
public class WeatherService {
   

    private final ChatModel chatModel;

    public WeatherInfo getWeather(String city) {
   
        PromptTemplate template = new PromptTemplate(
            "查询 {city} 的当前天气，返回 JSON 格式，包含 city, temperature, condition"
        );
        Prompt prompt = template.create(Map.of("city", city));

        return chatModel.call(prompt)
            .getResult()
            .getOutput()
            .getContentAs(WeatherInfo.class); // 自动反序列化
    }
}

前提：确保模型支持 JSON 模式输出（如 GPT-4o、Claude 3、Ollama llama3.2 等）。

4.5 函数调用（Function Calling）

允许 LLM 主动调用 Java 方法，实现“AI Agent”能力。

@Service
public class WeatherTool {
   

    @Tool(description = "根据城市获取实时天气")
    public String getCurrentWeather(String city) {
   
        // 调用真实天气 API
        return "{ \"temperature\": 25, \"condition\": \"Sunny\" }";
    }
}

Spring AI 会自动注册该工具，并在 ChatModel 调用时启用函数调用功能，实现“AI 决策 → 调用工具 → 返回结果”的闭环。

4.6 RAG（检索增强生成）完整实现

@Service
public class KnowledgeQaService {
   

    private final VectorStore vectorStore;
    private final ChatModel chatModel;
    private final TextSplitter textSplitter;
    private final EmbeddingModel embeddingModel;

    public KnowledgeQaService(VectorStore vectorStore,
                            ChatModel chatModel,
                            TextSplitter textSplitter,
                            EmbeddingModel embeddingModel) {
   
        this.vectorStore = vectorStore;
        this.chatModel = chatModel;
        this.textSplitter = textSplitter;
        this.embeddingModel = embeddingModel;
    }

    // 文档注入
    public void ingest(String filePath) throws IOException {
   
        String content = Files.readString(Paths.get(filePath));
        Document doc = new Document(content);
        List<Document> chunks = textSplitter.split(List.of(doc));

        List<Embedding> embeddings = embeddingModel.embed(chunks);
        List<ScoredVector> vectors = IntStream.range(0, chunks.size())
            .mapToObj(i -> ScoredVector.of(embeddings.get(i).vector(), chunks.get(i).getContent()))
            .collect(Collectors.toList());

        vectorStore.add(vectors);
    }

    // 问答
    public String ask(String question) {
   
        List<Document> docs = vectorStore.similaritySearch(question);
        String context = docs.stream().map(Document::getContent).collect(Collectors.joining("\n\n"));

        String prompt = """
            基于以下知识回答问题，不要编造：
            <context>
            %s
            </context>
            问题：%s
            """.formatted(context, question);

        return chatModel.call(new Prompt(prompt)).getResult().getOutput().getContent();
    }
}

五、完整可运行代码示例

5.1 项目结构

spring-ai-demo/
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── java/com/example/ai/
│   │   │   ├── controller/
│   │   │   │   └── AiController.java
│   │   │   ├── service/
│   │   │   │   ├── RagService.java
│   │   │   │   ├── WeatherTool.java
│   │   │   │   └── CodeAssistant.java
│   │   │   ├── config/
│   │   │   │   └── AiConfig.java
│   │   │   └── SpringAiDemoApplication.java
│   │   └── resources/
│   │       ├── application.yml
│   │       └── documents/knowledge.md
├── pom.xml
└── docker-compose.yml

5.2 `AiController.java`

@RestController
@RequestMapping("/api/ai")
public class AiController {
   

    private final ChatClient chatClient;
    private final RagService ragService;
    private final CodeAssistant codeAssistant;

    public AiController(ChatClient chatClient,
                        RagService ragService,
                        CodeAssistant codeAssistant) {
   
        this.chatClient = chatClient;
        this.ragService = ragService;
        this.codeAssistant = codeAssistant;
    }

    @GetMapping("/chat")
    public String simpleChat(@RequestParam String msg) {
   
        return chatClient.call(msg);
    }

    @PostMapping("/rag/query")
    public String queryKnowledge(@RequestBody Map<String, String> request) {
   
        return ragService.ask(request.get("question"));
    }

    @PostMapping("/code/generate")
    public String generateCode(@RequestBody Map<String, String> request) {
   
        return codeAssistant.generateCode(request.get("requirement"));
    }
}

六、Docker 部署脚本（Ollama + Spring Boot）

`docker-compose.yml`

version: '3.8'

services:
  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ollama:/root/.ollama
    environment:
      - OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
    command: serve

  spring-ai-app:
    build: .
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - SPRING_AI_OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
    depends_on:
      - ollama

volumes:
  ollama:

`Dockerfile`

FROM eclipse-temurin:17-jre-alpine
VOLUME /tmp
COPY target/spring-ai-demo.jar app.jar
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/app.jar"]

构建并启动

# 构建 JAR
./mvnw clean package -DskipTests

# 启动服务
docker-compose up -d

# 加载模型
docker exec -it springaidemo-ollama-1 ollama pull llama3.2

七、测试示例

# 简单对话
curl "http://localhost:8080/api/ai/chat?msg=讲个笑话"

# RAG 查询
curl -X POST http://localhost:8080/api/ai/rag/query \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"question": "我们公司的核心技术是什么？"}'

# 代码生成
curl -X POST http://localhost:8080/api/ai/code/generate \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"requirement": "创建一个带分页的用户查询接口"}'

八、监控与可观测性

访问以下端点查看状态：

http://localhost:8080/actuator/health — 健康检查
http://localhost:8080/actuator/metrics — 指标列表
http://localhost:8080/actuator/prometheus — Prometheus 指标暴露

可集成 Grafana 展示 ai.tokens.used、ai.request.duration 等关键指标，实现 AI 服务的全链路监控。

九、实践指南与最佳实践

9.1 环境准备与版本策略

Java 版本：建议使用 Java 17+
Spring Boot：3.3+
依赖管理：使用 spring-ai-bom 统一版本
版本选择：生产环境使用 GA 版，开发可使用 M 版尝鲜。

9.2 本地部署：Ollama

# 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 拉取模型
ollama pull llama3.2

推荐使用 llama3.2、qwen:7b、deepseek-coder 等轻量级模型进行本地测试。

9.3 性能优化建议

使用量化模型（如 q4_K_M）降低显存占用
启用 Redis 缓存重复问题
使用 vLLM 或 TGI 提升推理吞吐
批量处理请求，减少网络开销

9.4 企业级安全与监控

Spring Security：限制 /ai/** 接口访问权限，防止滥用
Actuator Health：实现 AIHealthIndicator，监控模型服务状态
Micrometer：记录 token 使用量、请求延迟、错误率等关键指标
日志审计：记录所有 AI 请求与响应，便于合规与调试

十、总结与未来展望

Spring AI 正在重新定义 Java 开发者与 AI 的关系。其核心价值在于：

降低门槛：让 Java 工程师无需学习 Python 即可接入 LLM。
工程化保障：提供安全、监控、配置、可观测性等企业级能力。
生态融合：与 Spring Cloud、Kubernetes、Micrometer 等无缝集成。

未来演进方向

多模态能力增强：支持视频、图像、语音等多模态输入输出。
Agent 工作流引擎：基于 MCP 协议构建复杂 AI Agent，支持规划、执行、反思。
边缘计算优化：轻量模型在 IoT 设备部署，实现本地推理。
AI 治理与合规：内容过滤、审计日志、数据脱敏，满足企业合规要求。
与 Spring Cloud AI 整合：跨服务 AI 能力编排，构建分布式智能系统。

Spring AI 的出现，标志着企业级开发正式进入“人机协作”时代。
掌握它，你将不仅是代码的构建者，更是智能系统的“指挥官”。

源码地址：[GitHub 仓库链接]（请替换为实际地址）
官方文档：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/index.html

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Spring AI 核心架构解析：构建企业级 AI 应用的 Java 新范式

Spring AI 核心架构解析：构建企业级 AI 应用的 Java 新范式

一、Spring AI 核心架构与设计哲学

1.1 设计哲学：抽象即自由

1.2 核心架构图（分层设计）

架构特点解析：

1.3 使用 Mermaid 绘制架构图

二、核心组件体系与功能对比

三、与主流 AI 框架的差异化对比

四、关键功能与用法详解

4.1 项目初始化与依赖配置

Maven 依赖（使用 BOM 管理版本）

配置文件示例（application.yml）

4.2 基础对话功能实现

使用 `ChatClient`（推荐用于简单调用）

使用 `ChatModel`（更精细控制）

4.3 流式响应处理（SSE）

4.4 结构化输出（POJO 映射）

4.5 函数调用（Function Calling）

4.6 RAG（检索增强生成）完整实现

五、完整可运行代码示例

5.1 项目结构

5.2 `AiController.java`

六、Docker 部署脚本（Ollama + Spring Boot）

`docker-compose.yml`

`Dockerfile`

构建并启动

七、测试示例

八、监控与可观测性

九、实践指南与最佳实践

9.1 环境准备与版本策略

9.2 本地部署：Ollama

9.3 性能优化建议

9.4 企业级安全与监控

十、总结与未来展望

未来演进方向

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Spring AI 核心架构解析：构建企业级 AI 应用的 Java 新范式

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一、Spring AI 核心架构与设计哲学

1.1 设计哲学：抽象即自由

1.2 核心架构图（分层设计）

架构特点解析：

1.3 使用 Mermaid 绘制架构图

二、核心组件体系与功能对比

三、与主流 AI 框架的差异化对比

四、关键功能与用法详解

4.1 项目初始化与依赖配置

Maven 依赖（使用 BOM 管理版本）

配置文件示例（application.yml）

4.2 基础对话功能实现

使用 ChatClient（推荐用于简单调用）

使用 ChatModel（更精细控制）

4.3 流式响应处理（SSE）

4.4 结构化输出（POJO 映射）

4.5 函数调用（Function Calling）

4.6 RAG（检索增强生成）完整实现

五、完整可运行代码示例

5.1 项目结构

5.2 AiController.java

六、Docker 部署脚本（Ollama + Spring Boot）

docker-compose.yml

Dockerfile

构建并启动

七、测试示例

八、监控与可观测性

九、实践指南与最佳实践

9.1 环境准备与版本策略

9.2 本地部署：Ollama

9.3 性能优化建议

9.4 企业级安全与监控

十、总结与未来展望

未来演进方向

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