一、SpringAI 框架定位与核心优势

标准化AI集成基于Spring生态统一主流AI服务（OpenAI、Azure、Hugging Face等）的API调用方式，避免技术碎片化。

开发效率提升通过依赖注入、自动配置等Spring特性，5分钟内可构建基础AI应用（如聊天机器人）。

本土化适配扩展Spring AI Alibaba 专为国内模型（通义千问、文心一言等）优化，提供开箱即用的适配能力。

二、核心功能模块与使用流程

1. 模型抽象层（Model Abstraction）

支持模型类型：文本生成、多模态对话、图像生成等。

统一API调用：通过ChatClient接口实现模型无关调用。

// 示例：调用OpenAI聊天模型
@Autowired private ChatClient chatClient;
String response = chatClient.call("SpringAI的核心优势是什么？");

2. Prompt工程管理

动态模板：参数化提示词，避免硬编码。

// 配置Prompt模板
PromptTemplate template = new PromptTemplate("为{product}生成广告文案");
Prompt prompt = template.create(Map.of("product", "智能手表"));
String adCopy = chatClient.call(prompt);

3. 向量数据库集成（RAG架构）

支持MongoDB Atlas、Azure Vector Search等，实现相似性搜索。

典型流程：

// 1. 文档向量化存储
vectorStore.add(List.of(new Document("文本内容")));
// 2. 相似性检索
List<Document> results = vectorStore.similaritySearch("查询问题");

三、关键开发实践与避坑指南

配置管理application.yml中统一管理API密钥与模型参数：

spring:
  ai:
      openai:
            api-key: sk-xxx
            base-url: https://api.openai.com/v1      
            chat.options.model: gpt-4

性能优化  

异步调用：使用WebFlux响应式编程避免线程阻塞：

Flux<String> response = chatClient.stream("异步查询示例");

流式响应：逐步输出结果降低内存压力。

版本兼容性  

不同版本API差异大（如0.8.x与早期版本），升级需参考[官方升级指南]。

四、典型应用场景

总结与建议

适用场景：需快速集成AI能力的Java企业应用，尤其适合Spring生态项目。

优势： 

标准化接口 本土化适配 

RAG开箱即用  

注意：

高并发需异步优化 

版本升级需谨慎

学习路径：从OpenAI基础集成 → Prompt工程 → RAG实战 逐步深入。

源码参考：Spring AI Alibaba示例、OpenAI Starter项目。