- 正确答案：Spring AI 是一个基于 Spring 生态的开源人工智能开发框架，旨在简化 Java 和 Spring 应用程序中集成大语言模型（LLM）和生成式 AI 功能的过程。它提供了一套统一的 API 来与不同的 AI 模型和服务进行交互，如 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Hugging Face 等，并支持提示工程、数据嵌入、向量存储集成、对话状态管理等功能。 - 解答思路：要回答“了解多少 Spring AI”，需要从其定位、核心功能、架构设计、关键模块以及实际应用场景出发，结合 Spring 生态的特点来组织答案。首先说明它是 Spring 官方推出的项目（由 Spring 团队维护），然后介绍它的目标是让 Java 开发者在不脱离 JVM 环境的前提下使用主流 AI 能力，接着分模块讲解主要组件，最后可提及底层实现机制和典型用例。 - 深度知识讲解： 1. **项目背景与定位**： Spring AI 并非替代传统机器学习库（如 DL4J），而是专注于生成式 AI 场景下的应用开发抽象。它于 2023 年由 VMware（现为 Broadcom）贡献给 Spring 社区，并作为 Spring 下的一个正式子项目推进。其设计哲学是“Bring AI to the Enterprise Java World”，即为企业级 Java 应用提供生产就绪的 AI 集成能力。 2. **核心特性与模块划分**： - **AI Model Abstraction Layer（AI 模型抽象层）**：提供 `ChatClient` 和 `EmbeddingClient` 接口，屏蔽不同 LLM 提供商之间的差异。示例接口定义（伪代码）： public interface ChatClient { String call(String prompt); Flux stream(String prompt); // 支持流式响应 } 实现类包括：OpenAiChatClient、AzureAiChatClient 等。 - **Prompt Template 引擎**：类似于 Thymeleaf 或 StringTemplate，但专为提示词设计，支持占位符注入变量。例如： PromptTemplate template = new PromptTemplate("Tell me a joke about {topic}"); Prompt prompt = template.create(Map.of("topic", "Java")); - **Message 抽象模型**：定义了 `Message` 接口及其实现类（如 UserMessage、AssistantMessage、SystemMessage），用于构建多轮对话上下文。 - **Data & Document Support**：支持将 PDF、Word、Markdown 文件等内容加载并转换为文本片段，便于后续嵌入处理。使用 `DocumentReader` 接口 + 各种实现（PdfDocumentReader 等）完成解析。 - **Text Embedding API**：将文本转化为向量表示（embedding vector），常用于语义搜索或相似度计算。接口示例： public interface EmbeddingClient { float[] embed(String text); List embed(List texts); } - **Vector Store Integration**：支持将 embedding 存储到向量数据库中，如 Chroma、Pinecone、Weaviate、Milvus 等。提供统一的 `VectorStore` 接口，支持添加、查询向量。伪代码示例： vectorStore.add(embeddings, metadata); List results = vectorStore.similaritySearch(queryEmbedding, topK=5); - **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**：结合文档检索与生成模型，实现基于私有知识库的回答生成。流程如下： 1. 用户提问 → 转换为 embedding 2. 在向量库中查找最相关的文档片段 3. 将原始问题 + 相关片段作为上下文传给 LLM 4. LLM 生成最终回答 - **Function Calling / Tool Calling**：允许 LLM 调用外部函数（如查天气、执行数据库查询）。Spring AI 可自动注册 Spring Bean 中标记为 @Tool 的方法供模型调用。示例： @Component public class WeatherService { @Tool(description = "Get current weather in a city") public String getWeather(String city) { return restTemplate.getForObject("http://weather-api?q=" + city, String.class); } } 当模型识别出需要获取天气信息时，会返回一个 tool call 请求，Spring AI 自动调用对应方法并将结果回填。 - **Conversation Management**：提供 `ChatOptions` 和 `ChatResponse` 对象来管理会话参数（temperature、topP 等）和响应内容。 3. **底层实现原理分析**： - 基于 Spring Boot 自动配置机制，通过 `spring.factories` 注册自动装配类。 - 使用 RestTemplate 或 WebClient 与远程 AI 服务通信（如 OpenAI API）。 - 所有客户端均封装了重试、超时、认证等企业级特性。 - 支持响应式编程模型（Project Reactor），可通过 `.stream()` 方法接收逐字输出（token by token）。 4. **典型应用场景**： - 构建智能客服机器人（结合 RAG + 向量数据库） - 自动生成报告或文档摘要 - 内部知识问答系统（连接公司 Wiki 或 Confluence） - 数据库自然语言查询接口（NL2SQL） - 多模态应用扩展（未来可能支持图像生成等） 5. **与其他技术栈对比**： - 相比 LangChain4j：Spring AI 更深度集成 Spring 生态，原生支持依赖注入、配置中心、监控等；而 LangChain4j 是独立框架。 - 相比直接调用 OpenAPI：Spring AI 提供更高层次的抽象，减少样板代码，提升可维护性。 - 扩展知识： - Spring AI 当前版本（截至 2024 年底）已发布 GA 版本，支持 Spring Boot 3.x 和 Java 17+。 - 与 Spring Boot Actuator 集成后，可监控 AI 调用次数、延迟、token 消耗等指标。 - 支持安全控制，如通过 OAuth2 访问受保护的 AI 网关。 - 可与 Spring Security 结合，实现对 AI 工具调用的权限控制。 - 示例代码（Spring Boot 配置类）：添加依赖（Maven）： org.springframework.ai spring-ai-openai-spring-boot-starter 0.8.1 application.yml 配置： spring: ai: openai: api-key: your_openai_key_here chat: model: gpt-3.5-turbo temperature: 0.7 Java 代码调用： @RestController public class AiController { private final ChatClient chatClient; public AiController(ChatClient chatClient) { this.chatClient = chatClient; } @GetMapping("/ask") public String ask(String question) { return chatClient.call(question); } } 输出效果：访问 /ask?question=Explain+SVM 可得到 GPT 返回的答案。总结：Spring AI 是 Java 生态迈向 AI 原生应用的重要一步，它降低了企业开发者接入大模型的技术门槛，同时保持了 Spring 一贯的简洁性与可扩展性。掌握该框架有助于在校园招聘中展现对前沿技术趋势的理解和工程实践能力。

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