Spring AI 快速入门教程汇总

今天给大家分享的Spring AI教程，它受到LangChain4j和LlamaIndex的启发，专门为简化AI与Spring应用的集成而设计，接下来，咱们就详细聊聊Spring AI的各种用法。

Spring AI是什么？有啥优势？

Spring AI是一个很厉害的项目，它参考了LangChain4j和LlamaIndex的优点，目的就是让AI功能在Spring应用里的开发和集成变得简单。大家都知道，像JdbcTemplate、RestClient这些模块，它们的编码模式都很成熟。Spring AI就借鉴了这种模式，把和大语言模型（LLMs）打交道时的各种复杂操作都隐藏起来了。能轻松对接类似OpenAI、微软、亚马逊、谷歌，还是Hugging Face这些供应商的大语言模型。

Spring AI提供了一些高级接口，比如聊天模型接口ChatModel、图像模型接口ImageModel、向量存储接口VectorStore等。这些接口又在不同的模块里实现，每个模块对应特定的大语言模型，方便我们根据需求随时引入。

如何在项目中使用Spring AI？

以使用OpenAI的模型为例，我们在项目里引入下面这个依赖就行：

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

引入依赖后，我们可以借助自动配置好的ChatClient、ChatModel等Bean来和大语言模型进行交互。下面这段代码展示了一个简单的笑话生成接口：

// 定义一个Rest风格的控制器类 @RestController public class OpenAiChatController { // 注入ChatClient实例，用于和大语言模型交互 private final ChatClient chatClient; // 通过构造函数注入ChatClient @Autowired public OpenAiChatController(ChatClient chatClient) { this.chatClient = chatClient; } // 定义一个处理GET请求的方法，路径为/joke-service/simple @GetMapping("/joke-service/simple") public Map<String, String> tellSimpleJoke() { // 调用chatClient的call方法，让大语言模型讲个笑话，并将结果封装到Map中返回 return Map.of("generation", chatClient.call("Tell me a joke")); } }