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Spring AI 从入门到实战：核心流程、高级特性与源码解析

一站式掌握 Spring AI 的请求流程、函数调用、多模态、文生图/音，以及 RAG、微调等大模型核心概念

前言

随着大语言模型（LLM）的爆发，Java 开发者迫切需要一个统一、标准化的框架来集成各种 AI 能力。Spring AI应运而生——它借鉴了 Spring 生态的设计哲学，提供了一套抽象层，让你可以无缝切换 OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、阿里灵积（通义千问）等模型提供商，并轻松实现对话、嵌入、图像生成、语音转换和多模态交互。

本文将带你从零开始，深入理解 Spring AI 的请求流程、核心 API、函数调用原理，并最终落地一个完整的智能应用。

一、大模型核心专业名词解析

在开始编码之前，我们先梳理三个关键概念，这对理解 Spring AI 的高级能力至关重要。

💡Spring AI 对这三者都有良好支持：RAG 通过VectorStore+ 嵌入模型实现；微调需要通过具体模型 API 训练，Spring AI 提供推理端点的统一调用；函数调用则是其一大亮点，下文会重点剖析。

二、Spring AI 请求总流程

下图展示了一次普通聊天请求（同步）在 Spring AI 内部的核心流转步骤：

简单来说：

• ChatModel是底层直接与 AI 服务交互的接口。
• ChatClient是更高层的建造者模式封装，提供了函数注册、提示配置等便利方法。
• 当启用函数调用时，Spring AI 会自动处理“请求-推断函数-执行函数-再次请求”的循环，开发者只需实现函数逻辑。

三、快速创建 Spring AI 项目

3.1 创建 Spring Boot 工程

推荐使用 Spring Initializr（https://start.spring.io）选择：

• 项目：Maven / Gradle
• Spring Boot：3.2.x 或更高
• Java：17+

添加依赖（以 OpenAI 为例）：

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId><version>0.8.1</version></dependency>

3.2 配置文件application.yml

spring:ai:openai:api-key:${OPENAI_API_KEY}chat:options:model:gpt-4o-minitemperature:0.7

四、智能对话实现（基础版）

直接注入ChatModel即可：

@RestControllerpublicclassChatController{privatefinalChatModelchatModel;publicChatController(ChatModelchatModel){this.chatModel=chatModel;}@GetMapping("/chat")publicStringchat(@RequestParamStringmessage){returnchatModel.call(message);}}

对于单次无状态的对话，call(String)是最简单的用法。

五、角色预设（系统消息）

使用ChatClient可以优雅地设置 system message：

@GetMapping("/role-chat")publicStringroleChat(@RequestParamStringuserInput){returnChatClient.create(chatModel).system("你是一个只谈论美食的助手，对于任何非美食问题，一律回答：'我只懂美食哦，换个话题吧'").user(userInput).call().content();}

六、流式响应

对于大模型，流式输出能极大提升用户体验。Spring AI 支持响应式流（Reactor）：

@GetMapping(value="/stream",produces=MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)publicFlux<String>stream(@RequestParamStringmessage){returnchatModel.stream(message).map(AssistantMessage::getText);// 每个 chunk 的文本}

前端通过EventSource或 fetch API 即可接收实时数据。

七、通过 OpenAI 访问（配置细节）

除了默认的配置项，你还可以动态覆盖模型参数：

ChatOptionsoptions=OpenAiChatOptions.builder().withModel("gpt-4").withTemperature(0.9).build();Promptprompt=newPrompt("Hello",options);ChatResponseresponse=chatModel.call(prompt);

如果需要切换多个模型提供方（如同时使用 OpenAI 和 Azure），只需引入对应的 starter 并配置不同的@Qualifier。

八、ChatClient vs ChatModel 区别

通常建议默认使用ChatClient，它能让代码更清晰，并且自动处理很多细节。

九、文生图

Spring AI 提供了统一的ImageModel接口，目前支持 OpenAI DALL-E、StabilityAI 等。

@AutowiredprivateImageModelimageModel;@GetMapping("/image")publicStringgenerateImage(@RequestParamStringprompt){ImageResponseresponse=imageModel.call(newImagePrompt(prompt));returnresponse.getResult().getOutput().getUrl();}

十、文生语音 & 语音翻译

Spring AI 目前对音频的支持还在演进中，但可以通过底层 API 或结合 Spring AI 的AudioTranscriptionModel来实现。示例（使用 OpenAI TTS 和 Whisper）：

// 文生语音byte[]speech=openAiAudioSpeechModel.call("Hello world");// 语音翻译（语音转文字）Stringtext=openAiAudioTranscriptionModel.call(audioFile);

对于非英文语音翻译（如中文→英文），可以先识别中文，再用翻译模型或提示工程将文本翻译成目标语言。

十一、多模态（视觉）

多模态指模型能同时处理文本和图像。OpenAI 的gpt-4-vision-preview支持图像输入。Spring AI 中可将图像转为 Base64 或 URL 放入消息中。

List<Media>mediaList=List.of(newMedia(MimeTypeUtils.IMAGE_PNG,"https://example.com/cat.png"));UserMessageuserMessage=newUserMessage("图中是什么动物？",mediaList);ChatResponseresponse=chatModel.call(newPrompt(userMessage));

十二、Function 接口与 Function Calling 实现

12.1 定义 Function

Spring AI 要求你实现Function<T, R>接口，并配合@Description注解（便于模型理解函数用途）。

@Component@Description("获取某个城市的当前天气")publicclassMockWeatherFunctionimplementsFunction<MockWeatherFunction.Request,MockWeatherFunction.Response>{publicrecordRequest(Stringcity){}publicrecordResponse(doubletemp,Stringcondition){}@OverridepublicResponseapply(Requestrequest){// 模拟查询天气returnnewResponse(22.5,"sunny");}}

12.2 注册到 ChatClient

@GetMapping("/weather-chat")publicStringchatWithWeather(@RequestParamStringuserInput){returnChatClient.builder(chatModel).build().prompt().user(userInput).functions("mockWeatherFunction")// 对应 Bean 名称.call().content();}

Spring AI 会自动将函数定义注入到模型 API 的tools参数中，并处理整个调用循环。

十三、Function Calling 原理与源码浅析

13.1 核心流程时序图

13.2 源码解读（关键类）

• FunctionCallbackWrapper：包装用户定义的 Function，提供名称、描述、输入输出类型的 Schema。
• DefaultFunctionCallbackResolver：从 Spring Context 中查找@Description注解的 Bean，自动生成 Tool 定义。
• AbstractToolCallSupport（在OpenAiChatModel父类中）：负责检测响应中是否有tool_calls，若有则循环调用本地函数，并构造新请求再次发送。

核心代码片段（简化）：

// 检测 tool callsif(response.hasToolCalls()){List<FunctionCallResult>results=invokeLocalFunctions(response.getToolCalls());// 将函数结果附加到 messages 中List<Message>newMessages=appendFunctionResultsToMessages(originalMessages,results);// 递归调用模型（最终轮次）returnthis.call(newPrompt(newMessages));}

正是这种精巧的设计，让开发者无需关注多轮交互，只需实现业务函数即可。

十四、Spring AI Alibaba AI 快速上手

阿里云百炼平台（灵积）提供了通义千问、通义万相等模型。Spring AI Alibaba 是其官方 adapter。

14.1 添加依赖

<dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId><version>1.0.0-M2</version></dependency>

14.2 配置

spring:ai:dashscope:api-key:${DASHSCOPE_API_KEY}chat:options:model:qwen-max

14.3 使用

API 与 OpenAI 完全一致——只需替换依赖和配置，代码无需修改。这展现了 Spring AI 抽象层的强大。

@AutowiredprivateChatModelchatModel;// 实际注入的是 DashScopeChatModel// 后续用法与之前完全相同

总结

通过本文，你应当掌握了：

• 核心术语（RAG、微调、函数调用）
• Spring AI 的请求流转过程
• 快速搭建一个具备流式响应、函数调用、多模态能力的智能应用
• ChatModel与ChatClient的区别及选型建议
• 文生图、语音等扩展 API
• Function Calling 的实现原理与源码关键点
• 如何切换到阿里灵积模型

Spring AI 仍在快速迭代中，但它已经展现出了成为 Java 生态中 AI 标准框架的潜力。建议读者在实际项目中大胆尝试，并关注社区最新进展。

📌 本文所有代码示例基于 Spring AI 0.8.1，Spring Boot 3.2。不同版本 API 可能微调，请以官方文档为准。

附录：推荐学习资源

• Spring AI 官方文档
• Spring AI Alibaba GitHub
• OpenAI Function Calling 官方说明