Spring AI 入门：框架核心与开发准备

1.1 Spring AI框架定位与核心能力

Spring AI是Spring生态中专注于人工智能开发的子项目，其设计目标是通过”约定优于配置”的原则，简化AI模型集成流程。核心能力包括：

• 模型抽象层：统一不同AI服务（如本地模型、云API）的调用接口
• 上下文管理：自动处理会话状态、请求历史等上下文信息
• 插件化架构：支持通过扩展点接入自定义AI服务

相较于传统AI开发方式，Spring AI将模型调用从业务代码中解耦，开发者可通过注解或配置方式完成AI能力集成。例如，在电商场景中，商品推荐逻辑可独立于主业务流程维护。

1.2 开发环境搭建指南

基础环境要求

• JDK 17+（推荐LTS版本）
• Maven 3.8+ 或 Gradle 7.5+
• Spring Boot 3.0+（需兼容Jakarta EE 9+）

快速启动步骤

1. 创建Spring Initializr项目，添加spring-ai依赖：

   <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter</artifactId>
    <version>0.7.0</version>
   </dependency>

2. 配置模型服务端点（以本地OLLAMA为例）：

   spring:
   ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      models:
        - name: deepseek-r1
          version: 7b

3. 创建AI服务类：

   @Service
   public class ChatService {
    private final AiClient aiClient;
    public ChatService(AiClient aiClient) {
        this.aiClient = aiClient;
    }
    public String ask(String prompt) {
        ChatRequest request = ChatRequest.builder()
            .messages(List.of(AiMessage.fromUserText(prompt)))
            .build();
        return aiClient.chat(request).getChoices().get(0).getMessage().getContent();
    }
   }

DeepSeek API深度集成

2.1 DeepSeek API技术特性解析

DeepSeek提供两类核心API：

• 推理API：支持流式输出、系统提示词定制
• 嵌入API：提供多维度文本向量表示

关键参数说明：
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|———————|————-|———————————————-|
| model | String | 指定模型版本（如deepseek-r1:7b）|
| temperature | Double | 控制输出随机性（0.0-1.0） |
| max_tokens | Integer | 最大生成token数 |

2.2 Spring AI中的DeepSeek适配器实现

配置类实现

@Configuration
public class DeepSeekConfig {
    @Bean
    public DeepSeekProperties deepSeekProperties() {
        return new DeepSeekProperties();
    }
    @Bean
    public DeepSeekAiClient deepSeekAiClient(DeepSeekProperties properties) {
        return new DeepSeekAiClientBuilder()
            .apiKey(properties.getApiKey())
            .baseUrl(properties.getBaseUrl())
            .build();
    }
}

请求处理示例

@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {
    private final DeepSeekAiClient aiClient;
    public ChatController(DeepSeekAiClient aiClient) {
        this.aiClient = aiClient;
    }
    @PostMapping
    public ResponseEntity<ChatResponse> chat(
            @RequestBody ChatRequest request,
            @RequestParam(defaultValue = "0.7") double temperature) {
        DeepSeekChatRequest deepSeekRequest = DeepSeekChatRequest.builder()
            .model("deepseek-r1:7b")
            .messages(convertMessages(request.getMessages()))
            .temperature(temperature)
            .build();
        DeepSeekChatResponse response = aiClient.chat(deepSeekRequest);
        return ResponseEntity.ok(convertResponse(response));
    }
    // 消息格式转换方法...
}

实战案例：智能客服系统构建

3.1 系统架构设计

采用分层架构：

• 表现层：Spring Web MVC处理HTTP请求
• 业务层：Service类封装AI交互逻辑
• 数据层：Redis存储会话上下文

关键设计模式：

• 门面模式：统一不同AI服务的调用接口
• 策略模式：动态切换AI提供方

3.2 核心代码实现

会话管理实现

@Service
public class SessionManager {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    public String getSessionKey(String userId) {
        return "ai:session:" + userId;
    }
    public void saveContext(String userId, ChatContext context) {
        redisTemplate.opsForValue().set(
            getSessionKey(userId), 
            context, 
            30, TimeUnit.MINUTES);
    }
    public ChatContext loadContext(String userId) {
        return (ChatContext) redisTemplate.opsForValue().get(getSessionKey(userId));
    }
}

完整请求处理流程

@RestController
public class CustomerServiceController {
    @Autowired
    private ChatService chatService;
    @Autowired
    private SessionManager sessionManager;
    @PostMapping("/support")
    public ResponseEntity<ServiceResponse> handleRequest(
            @RequestBody ServiceRequest request,
            @RequestHeader("X-User-ID") String userId) {
        // 1. 加载会话上下文
        ChatContext context = sessionManager.loadContext(userId);
        if (context == null) {
            context = new ChatContext();
        }
        // 2. 构建完整提示词
        String systemPrompt = buildSystemPrompt(request.getServiceType());
        String fullPrompt = context.buildFullPrompt(
            systemPrompt, 
            request.getUserMessage());
        // 3. 调用AI服务
        String aiResponse = chatService.ask(fullPrompt);
        // 4. 更新会话上下文
        context.updateHistory(request.getUserMessage(), aiResponse);
        sessionManager.saveContext(userId, context);
        return ResponseEntity.ok(new ServiceResponse(aiResponse));
    }
    private String buildSystemPrompt(String serviceType) {
        // 根据服务类型返回不同的系统提示词
        Map<String, String> promptTemplates = Map.of(
            "return", "作为退货专员，请...",
            "payment", "作为支付专家，请..."
        );
        return promptTemplates.getOrDefault(serviceType, "作为客服，请...");
    }
}

性能优化与最佳实践

4.1 连接池配置建议

spring:
  ai:
    deepseek:
      connection-pool:
        max-size: 20
        idle-timeout: 30000
        max-life-time: 600000

4.2 提示词工程技巧

1. 角色定义：明确AI扮演的角色（如”资深Java开发工程师”）
2. 输出格式：指定JSON等结构化输出格式
3. 示例引导：提供输入输出示例对

示例提示词模板：

你是一个Spring框架专家，请用以下格式回答技术问题：
{
  "solution": "具体解决方案",
  "code": "示例代码片段",
  "reference": "相关文档链接"
}
问题：如何在Spring Boot中集成Redis？

4.3 异常处理机制

@ControllerAdvice
public class AiExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(AiServiceException.class)
    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleAiException(AiServiceException ex) {
        ErrorResponse error = new ErrorResponse(
            "AI_SERVICE_ERROR",
            ex.getMessage(),
            ex.getErrorCode());
        return ResponseEntity.status(503).body(error);
    }
    @ExceptionHandler(RateLimitException.class)
    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleRateLimit(RateLimitException ex) {
        // 处理API限流异常
    }
}

总结与展望

Spring AI与DeepSeek API的融合实现了开发效率与模型能力的双重提升。通过标准化接口设计，开发者可快速切换不同AI提供方，降低技术绑定风险。未来发展方向包括：

1. 多模态支持：集成图像、音频等非文本AI能力
2. 边缘计算优化：支持在资源受限设备运行轻量级模型
3. 自动化评估体系：建立AI响应质量的量化评估标准

建议开发者从简单用例入手，逐步积累AI集成经验，同时关注模型输出的合规性审查，建立完善的内容过滤机制。