Spring AI 新特性使用体验

在当今这个 AI 技术飞速发展的时代，作为 Java 生态系统中极具影响力的 Spring 框架，也积极投身于 AI 领域，推出了 Spring AI 项目。进入 2025 年，Spring AI 迎来了重大升级，其新特性为 Java 开发者们带来了前所未有的 AI 开发体验。今天，就和大家分享一下我在使用 Spring AI 新特性过程中的一些感受。

Spring AI 是什么

Spring AI 是 Spring 生态系统里专注于让 AI 应用开发变得更简单的项目。它为开发者提供了一套统一的 API，借助这套 API，开发者可以轻松集成各种各样的 AI 服务和模型。无论是 OpenAI、Anthropic Claude，还是 Mistral 等主流大模型，在 Spring AI 的支持下，开发者都能够以一致的方式去调用，大大降低了与不同模型交互的复杂性。

为何在 2025 年 Spring AI 变得愈发重要

随着大模型能力的爆发式增长，AI 已经从过去的辅助角色转变为企业数字化转型过程中不可或缺的核心能力。在这样的大背景下，Spring AI 的重要性愈发凸显。一方面，大模型供应商的格局仍处于不断变化之中，而 Spring AI 提供的抽象层，就像是一个稳固的桥梁，让开发者能够在不同的 AI 提供商之间轻松切换，不用担心底层的复杂变动。另一方面，Spring 框架向来以稳定性、安全性和可扩展性著称，这些优秀的特性延伸到 Spring AI 中，使得 AI 应用开发不再像是充满未知的 “黑魔法”，而是变得更加可靠、可控。此外，对于广大 Java 开发者而言，Spring AI 更是一大福音，他们无需花费大量时间去学习 Python 等在 AI 领域常用的语言，利用自己熟悉的 Spring 框架知识，就能顺利开展 AI 应用的开发工作。

Spring AI 1.5 版本的重磅新特性

多模态支持全面升级

在新版本中，Spring AI 的多模态支持能力得到了极大的提升。以往，它可能主要侧重于文本处理，而现在，它不仅在文本处理方面更加成熟，还具备了轻松处理图像、音频等多模态数据的能力。更为难得的是，在处理不同模态数据时，其 API 设计依然保持着一致性。这就意味着开发者在拓展应用功能，从单一文本处理转向多模态处理时，无需重新学习一套全新的 API，大大降低了开发成本和难度。例如，在开发一个智能客服应用时，除了能够处理用户输入的文字咨询，还可以利用新的多模态支持功能，接入用户发送的图片（如产品图片，用于更直观的问题描述）或语音消息（方便一些不便于打字的用户），为用户提供更加全面、便捷的服务体验。

向量存储增强与 RAG 框架

Spring AI 对向量存储进行了显著的增强，提供了更为完善的向量存储抽象，现在它能够支持 Pinecone、Milvus、Weaviate 等众多主流向量数据库。这种广泛的支持使得开发者在选择向量数据库时拥有了更多的灵活性，可以根据项目的具体需求（如性能要求、数据规模、成本预算等）来挑选最适合的数据库。

更为惊艳的是，Spring AI 内置了完整的 RAG（检索增强生成）框架。借助这个框架，构建企业知识库变得异常简单。以一个大型企业的内部知识管理系统为例，企业内部积累了大量的文档、报告、培训资料等信息。通过 Spring AI 的 RAG 框架，可以将这些资料进行有效的整理和存储，当员工遇到问题时，只需要通过自然语言进行提问，系统就能快速检索相关文档，并基于这些文档生成准确、详细的回答，大大提高了企业内部知识的利用效率和员工解决问题的速度。

强大的提示工程工具

提示工程在 AI 应用开发中起着至关重要的作用，它直接影响着 AI 模型生成结果的质量和准确性。Spring AI 1.5 版本引入了功能强大的提示工程工具，让提示模板变得更加灵活。开发者可以根据不同的应用场景和需求，定制多样化的提示模板。例如，在一个智能写作辅助工具中，针对不同的写作体裁（如新闻报道、小说、论文等），可以设计专门的提示模板。以新闻报道为例，提示模板可以引导 AI 模型关注事件的时间、地点、人物、事件经过和影响等关键要素，从而生成符合新闻写作规范和风格的内容。这种灵活的提示工程工具，极大地提升了开发者对 AI 模型输出结果的控制能力，能够更好地满足各种复杂的业务需求。

模型评估与监控

对于企业级应用来说，可靠性是至关重要的。Spring AI 充分考虑到了这一点，在新版本中新增了模型评估框架。通过这个框架，开发者可以对 AI 模型的性能进行全面、深入的评估，包括模型的准确性、稳定性、响应速度等关键指标。例如，在一个金融风险预测的 AI 应用中，通过模型评估框架，可以实时监测模型对风险预测的准确性，及时发现模型可能出现的偏差或错误，以便进行调整和优化。

同时，Spring AI 还提供了与 Spring Boot Actuator 的无缝集成。这一集成使得开发者能够对 AI 应用的运行状况一目了然。Actuator 提供了丰富的监控端点，如健康检查、指标统计、日志查看等。通过这些端点，开发者可以实时了解 AI 应用的运行状态，及时发现并解决潜在的问题。比如，可以通过监控指标了解模型的调用频率、响应延迟等信息，从而判断系统是否存在性能瓶颈；通过健康检查端点，可以快速确定应用是否正常运行，确保 AI 服务的稳定性和可靠性。

Spring AI 与大模型的完美融合

Spring AI 真正的强大之处在于它能够与各种大模型实现无缝集成。进入 2025 年，大模型家族愈发壮大，种类更加丰富多样，而 Spring AI 所支持的模型也随之变得更加多样化。它不仅支持像 OpenAI 的 GPT 系列这样广为人知的模型，还涵盖了 Anthropic 的 Claude 3 Opus、Sonnet（该模型在长文理解方面表现出色，并且具有较高的安全性），Mistral 的 Mistral Large、Medium（开源友好，在性价比方面具有优势），以及百度文心的 ERNIE 5.0（中文处理能力堪称一流）等众多优秀的模型。

Spring AI 为这些不同的模型提供了统一的接口。这就好比为开发者提供了一把通用的钥匙，无论使用哪种模型，开发者都可以通过这个统一的接口进行调用。在实际开发过程中，开发者可以根据项目的具体需求，灵活选择最合适的 AI 引擎。比如，在一个对中文内容处理要求极高的智能内容审核项目中，就可以选择百度文心的 ERNIE 5.0 模型；而在一个注重成本效益且对模型开源性有要求的研究项目中，Mistral 的模型可能就是更好的选择。这种灵活性和可选择性，使得开发者能够充分发挥不同模型的优势，为项目打造出最适合的 AI 解决方案。

实际项目使用样例：智能代码注释生成工具

在一个开源 Java 项目维护过程中，我们使用 Spring AI 开发了一款智能代码注释生成工具。该工具能够读取 Java 代码文件，分析代码逻辑，并自动生成符合规范的注释。

首先，在项目的pom.xml文件中引入 Spring AI 相关依赖：

<dependency>    <groupId>org.springframework.ai</groupId>    <artifactId>spring-ai-openai</artifactId>    <version>1.5.0</version></dependency><dependency>    <groupId>org.springframework.ai</groupId>    <artifactId>spring-ai-core</artifactId>    <version>1.5.0</version></dependency>

接着，创建一个CodeAnnotationGenerator类，用于处理代码注释生成逻辑：

import org.springframework.ai.client.AIException;import org.springframework.ai.openai.api.OpenAiClient;import org.springframework.ai.openai.api.completion.CompletionRequest;import org.springframework.ai.openai.api.completion.CompletionResult;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Component;@Componentpublic class CodeAnnotationGenerator {    private final OpenAiClient openAiClient;    @Autowired    public CodeAnnotationGenerator(OpenAiClient openAiClient) {        this.openAiClient = openAiClient;    }    public String generateAnnotation(String codeSnippet) {        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()               .model("gpt-3.5-turbo")               .prompt("请为以下Java代码添加详细注释：\n" + codeSnippet)               .maxTokens(200)               .build();        try {            CompletionResult completionResult = openAiClient.completions(completionRequest);            return completionResult.getChoices().get(0).getText();        } catch (AIException e) {            throw new RuntimeException("生成注释失败", e);        }    }}

在 Spring Boot 的控制器中调用该工具，接收用户上传的代码文件并返回生成的注释：

<code>import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.HttpStatus;import org.springframework.http.ResponseEntity;import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;import java.io.IOException;import java.nio.charset.StandardCharsets;@RestControllerpublic class CodeAnnotationController {    private final CodeAnnotationGenerator codeAnnotationGenerator;    @Autowired    public CodeAnnotationController(CodeAnnotationGenerator codeAnnotationGenerator) {        this.codeAnnotationGenerator = codeAnnotationGenerator;    }    @PostMapping("/generate-annotation")    public ResponseEntity<String> generateAnnotation(@RequestParam("file") MultipartFile file) {        try {            String codeSnippet = new String(file.getBytes(), StandardCharsets.UTF_8);            String annotation = codeAnnotationGenerator.generateAnnotation(codeSnippet);            return new ResponseEntity<>(annotation, HttpStatus.OK);        } catch (IOException e) {            return new ResponseEntity<>("文件读取失败", HttpStatus.BAD_REQUEST);        }    }}</code>

通过这个项目，我们利用 Spring AI 与 OpenAI 模型的集成，快速实现了智能代码注释生成功能，显著提高了代码维护效率。

优缺点总结

优点

1. 降低开发门槛：对于 Java 开发者来说，无需深入学习 Python 等 AI 主流语言，基于熟悉的 Spring 框架就能开展 AI 开发，大大降低了学习成本和开发门槛。
2. 统一接口，灵活切换：提供统一的 API 调用不同大模型，开发者可根据项目需求灵活选择，在大模型供应商格局多变的情况下，减少了因切换模型带来的底层适配工作。
3. 强大的功能特性：多模态支持、增强的向量存储与 RAG 框架、灵活的提示工程工具以及完善的模型评估监控功能，为 AI 应用开发提供了全面且强大的支持，能够满足各类复杂业务场景需求。
4. 与 Spring 生态无缝集成：继承了 Spring 框架稳定性、安全性和可扩展性的优势，保证了 AI 应用在企业级场景下的可靠运行，同时也便于与其他 Spring Boot 应用集成和扩展。

缺点

1. 依赖外部模型：功能的实现很大程度依赖于外部大模型，在使用部分付费模型时会产生成本，且模型的稳定性和服务质量受外部供应商影响，存在一定的不可控因素。
2. 学习曲线仍存在：尽管降低了 AI 开发门槛，但对于不熟悉 AI 概念和技术的开发者来说，理解和运用 Spring AI 的新特性，如 RAG 框架、提示工程等，仍需要花费一定时间学习相关知识。
3. 部分功能仍在完善：在实际使用中发现，多模态处理功能在处理复杂图像和音频场景时，准确性和效果还有提升空间；一些小众向量数据库的支持可能存在兼容性问题，需要进一步优化。

总结

Spring AI 的崛起，为 Java 开发者们带来了前所未有的机遇。在当前的技术格局下，企业和开发者面临的不再是要不要使用 AI 的问题，而是如何更好地利用 AI 来提升自身的竞争力和创新能力。Spring AI 凭借其强大的企业级特性，以及与 Spring 生态系统的无缝集成，无疑成为了 Java 开发者在 AI 开发领域的最佳选择之一。

回顾我自己使用 Spring AI 的经历，不禁感慨技术发展之迅速。记得在两年前，为了实现一个简单的 NLP 功能，我还绞尽脑汁，花费了大量的时间和精力。而如今，借助 Spring AI，我能够在一个下午的时间内，就搭建起一个具有企业级水平的智能应用，这在过去是难以想象的。

对于广大 Java 开发者来说，学习 Spring AI 并不需要具备深厚的 AI 专业背景，只要你熟悉 Spring 框架，就能够快速上手。我强烈建议每一位 Java 开发者都至少了解一下 Spring AI 的基础知识，因为在未来几年，掌握 Spring AI 将成为一项极具竞争力的技能，它将为你的职业发展和项目开发带来更多的可能性。让我们一起拥抱 Spring AI 带来的变革，在 AI 时代的浪潮中乘风破浪，创造出更多优秀的智能应用。