Java简化AI服务集成的利器SpringAI 入门使用实战教程

Spring AI是一个基于Spring框架的AI服务集成工具，它简化了与外部AI平台（如OpenAI、Ollama等）的集成过程。通过Spring AI，我们可以轻松地与不同的AI模型进行交互，并将其功能集成到Spring Boot应用中。

1. 项目基础配置

1.1 创建Spring Boot项目

首先，我们需要创建一个Spring Boot项目，建议使用Spring Initializr（https://start.spring.io）生成项目。在项目中，选择以下依赖：

• Spring Web：用于构建Web服务。
• Spring Boot DevTools：便于开发过程中自动重启。
• Spring AI：集成Spring AI模块，简化与AI平台的交互。

然后，生成项目并导入到IDE中。

1.2 添加Spring AI依赖

在pom.xml中，添加Spring AI依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>

请根据Spring AI的最新版本更新版本号。有关版本的最新信息，请参考Spring AI官方文档。

1.3 配置OpenAI API

在application.yml或application.properties文件中，配置OpenAI API密钥。以下是application.yml的配置示例：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: "你的OpenAI API密钥"

1.4 配置Ollama API

如果你还需要接入Ollama，除了OpenAI配置外，可以在application.yml中添加Ollama的配置：

spring:
  ai:
    ollama:
      api-key: "你的Ollama API密钥"

2. 使用OpenAI服务

2.1 创建OpenAI客户端

Spring AI为与OpenAI进行交互提供了便捷的API。你只需注入OpenAIService并调用相关方法即可。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.ai.openai.OpenAIService;

@RestController
public class OpenAIController {

    @Autowired
    private OpenAIService openAIService;  // 注入OpenAIService

    @GetMapping("/openai/chat")
    public String chatWithOpenAI(@RequestParam String prompt) {
        // 调用OpenAI API生成回应
        String response = openAIService.chatCompletion(prompt);
        return response;  // 返回生成的回复
    }
}

中文注释说明：

• OpenAIService：Spring AI提供的服务，用于与OpenAI模型进行交互。它封装了与OpenAI的API调用，简化了请求的处理过程。
• chatCompletion(prompt)：该方法发送一个聊天请求，传递用户输入的提示，返回OpenAI生成的回复。

2.2 OpenAI返回示例

调用上述接口时，访问http://localhost:8080/openai/chat?prompt=你好，你会收到类似的响应：

{
  "choices": [
    {
      "text": "你好！有什么我可以帮你的吗？"
    }
  ]
}

Spring AI自动处理了与OpenAI的通信和API响应，你只需要关注请求和响应的格式。

3. 使用Ollama服务

3.1 创建Ollama客户端

与OpenAI类似，Spring AI也提供了与Ollama模型交互的功能。我们只需注入OllamaService并调用相关方法。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaService;

@RestController
public class OllamaController {

    @Autowired
    private OllamaService ollamaService;  // 注入OllamaService

    @GetMapping("/ollama/chat")
    public String chatWithOllama(@RequestParam String prompt) {
        // 调用Ollama API生成回应
        String response = ollamaService.chatCompletion(prompt);
        return response;  // 返回生成的回复
    }
}

中文注释说明：

• OllamaService：Spring AI封装的服务，用于与Ollama进行交互。它简化了与Ollama的请求和响应处理。
• chatCompletion(prompt)：该方法发送用户输入的提示请求，并返回Ollama生成的回复。

3.2 Ollama返回示例

通过访问http://localhost:8080/ollama/chat?prompt=你好，你将收到类似以下的响应：

{
  "choices": [
    {
      "text": "你好！有什么我可以帮你解答的问题吗？"
    }
  ]
}

4. 进阶使用：企业级集成

在企业级应用中，可能需要更复杂的配置，比如同时使用多个AI模型、动态选择服务、管理API密钥等。Spring AI提供了灵活的配置和扩展能力，下面我们来看一些进阶的使用示例。

4.1 配置多个AI服务

假设你需要同时接入多个AI服务（例如，OpenAI和Ollama），可以在application.yml中配置多个AI服务：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: "你的OpenAI API密钥"
    ollama:
      api-key: "你的Ollama API密钥"

Spring会自动加载配置并将相应的服务注入到应用中。

4.2 动态选择AI服务

有时你可能需要根据不同的业务需求动态选择使用OpenAI或Ollama。例如，用户可以选择自己想要的模型或AI提供者。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.ai.openai.OpenAIService;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaService;

@RestController
public class DynamicAIController {

    @Autowired
    @Qualifier("openAIService")  // 注入OpenAIService
    private OpenAIService openAIService;

    @Autowired
    @Qualifier("ollamaService")  // 注入OllamaService
    private OllamaService ollamaService;

    @GetMapping("/dynamic-chat")
    public String chat(@RequestParam String prompt, @RequestParam String serviceType) {
        if ("openai".equalsIgnoreCase(serviceType)) {
            return openAIService.chatCompletion(prompt);  // 使用OpenAI服务
        } else if ("ollama".equalsIgnoreCase(serviceType)) {
            return ollamaService.chatCompletion(prompt);  // 使用Ollama服务
        } else {
            return "请选择有效的服务类型：openai 或 ollama";
        }
    }
}

中文注释说明：

• @Qualifier("openAIService")：通过@Qualifier注解指定注入的具体服务，这样你可以选择性地注入不同的AI服务。
• chat(prompt, serviceType)：根据serviceType参数动态选择使用的AI服务。用户可以指定openai或ollama。

4.3 配置文件分离与管理

在生产环境中，通常会将API密钥和敏感信息存储在安全的位置，比如环境变量、Spring Cloud Config等。你可以在application.yml中通过占位符来动态加载密钥：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: "${OPENAI_API_KEY}"
    ollama:
      api-key: "${OLLAMA_API_KEY}"

在运行时，Spring会自动从环境变量中加载OPENAI_API_KEY和OLLAMA_API_KEY。

5. 高级功能：日志、监控与优化

5.1 日志和监控

在企业级应用中，监控和日志记录是至关重要的。Spring Boot与Spring AI一起，可以通过Spring Boot Actuator来监控API的使用情况。你可以使用Spring Boot的默认日志机制来记录AI模型的调用信息：

logging.level.org.springframework.ai=DEBUG

这将启用Spring AI相关的详细日志，帮助你追踪API的调用和响应。

5.2 性能优化

在高并发场景下，API调用可能会遇到性能瓶颈。可以通过以下方式进行优化：

• 使用异步调用（例如，@Async注解）处理AI请求，避免阻塞主线程。
• 对常用的AI请求结果进行缓存，减少重复请求，提高效率。

通过Spring AI，我们可以简洁地集成多种AI服务（如OpenAI和Ollama），并使用Spring的强大功能进行灵活配置和扩展。无论是简单的聊天机器人，还是复杂的企业级AI集成，Spring AI都能提供高效的支持。

本教程介绍了Spring AI的基础使用方法，包括如何接入OpenAI和Ollama服务。你可以根据实际需求进一步扩展和优化应用，充分发挥Spring框架的优势。

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