保姆级Spring AI 注解式开发教程,你肯定想不到还能这么玩!

一、Spring AI 简介

Spring AI 是 Spring 项目中一个面向 AI 应用的模块，旨在通过集成开源框架、提供标准化的工具和便捷的开发体验，加速 AI 驱动应用程序的构建和部署。它支持多种 AI 任务，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和推荐系统等。

二、环境配置

1. 前置条件

JDK 版本：11 或更高。
Spring Boot：推荐使用 3.x 版本。
依赖工具：Maven 或 Gradle。

2. 添加依赖

在 pom.xml 中添加以下依赖：

代码语言：xml复制

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-M5</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

或者在 build.gradle 中：

代码语言：groovy复制

implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai-spring-boot-starter:1.0.0-M5'
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'

三、Spring AI 注解式开发

Spring AI 提供了注解式开发的支持，通过注解简化 AI 服务的集成和调用。以下是一个完整的示例，展示如何使用 Spring AI 的注解式开发。

1. 创建 Spring Boot 项目

使用 Spring Initializr 或手动创建一个 Spring Boot 项目，添加上述依赖。

2. 配置文件

在 application.yml 中配置 OpenAI 的 API Key 和模型：

代码语言：yaml复制

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: your_openai_api_key
      base-url: 
      chat:
        options:
          model: gpt-3.5-turbo

3. 创建自定义注解

创建一个自定义注解 @AiPrompt，用于标记需要 AI 处理的方法：

代码语言：java复制

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface AiPrompt {
    String systemMessage() default "";
}

4. 实现 AOP 切面

创建一个 AOP 切面类，拦截带有 @AiPrompt 注解的方法调用：

代码语言：java复制

@Aspect
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class AiPromptAspect {

    private final ChatClient chatClient;

    @Around("@annotation(aiPrompt)")
    public Object processAiPrompt(ProceedingJoinPoint joinPoint, AiPrompt aiPrompt) throws Throwable {
        Object[] args = joinPoint.getArgs();
        if (args.length == 0) {
            return joinPoint.proceed();
        }

        String userMessage = args[0].toString();
        ChatClient.ChatClientRequestSpec requestSpec = chatClient.prompt();

        if (!aiPrompt.systemMessage().isEmpty()) {
            requestSpec = requestSpec.system(aiPrompt.systemMessage());
        }

        return requestSpec
                .user(userMessage)
                .call()
                .content();
    }
}

5. 使用注解

在服务类中使用 @AiPrompt 注解：

代码语言：java复制

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class ChatService {

    @AiPrompt(systemMessage = "你是一个专业的Java开发顾问，擅长解答Spring框架相关问题。")
    public String getJavaAdvice(String question) {
        return null; // 这个返回值会被AOP切面中的返回值覆盖
    }
}

6. 创建控制器

创建一个控制器类，调用服务类中的方法：

代码语言：java复制

@RestController
@RequestMapping("/api")
@RequiredArgsConstructor
public class ChatController {

    private final ChatService chatService;

    @PostMapping("/chat")
    public String getJavaAdvice(@RequestBody String question) {
        return chatService.getJavaAdvice(question);
    }
}

四、运行与测试

启动 Spring Boot 应用程序后，可以通过以下方式测试：

代码语言：bash复制

curl -X POST http://localhost:8080/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d "列出Spring中的重点概念"

如果配置正确，你将收到类似以下的响应：

代码语言：txt复制

Spring 是一个开源的 Java 平台，提供了丰富的功能支持，包括依赖注入、AOP、事务管理等。

五、高级功能

1. 流式响应处理

Spring AI 支持流式响应处理，适合处理长文本或分段返回结果的场景。可以通过以下方式实现：

代码语言：java复制

@GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatResponse> stream(@RequestParam String message) {
    return chatClient.prompt()
            .user(message)
            .stream()
            .chatResponse();
}

2. 请求缓存与优化

通过缓存减少重复请求，提高性能。可以使用 Spring Cache 实现：

代码语言：java复制

@Cacheable("chatResponses")
public String getChatResponse(String message) {
    return chatClient.prompt()
            .user(message)
            .call()
            .content();
}

3. 多任务并行执行

适用于批量处理场景。可以使用 Spring 的 @Async 注解实现：

代码语言：java复制

@Async
public CompletableFuture<String> getAsyncChatResponse(String message) {
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> chatClient.prompt()
            .user(message)
            .call()
            .content());
}

六、总结

Spring AI 提供了强大的注解式开发支持，通过注解简化了 AI 服务的集成和调用。通过 AOP 切面，可以自动处理 AI 接口的调用逻辑，显著提升开发效率。这种模式不仅降低了与 AI 服务交互的代码复杂度，还通过标准化注解配置实现了以下优势：

提示词工程的可维护性提升；
业务代码与 AI 基础设施解耦；
无缝集成 Spring 生态的其他能力，如 Spring Cache 实现 AI 注解式缓存。

通过以上示例和说明，开发者可以快速上手 Spring AI 的注解式开发，构建高效、可维护的 AI 应用程序。

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