基于spring ai ：简化Java AI开发，提升效率与维护性
过去在使用Java编写AI应用时，主要困境在于缺乏统一的标准化封装，开发者需要针对不同的AI服务提供商查阅各自独立的文档并进行接口对接，这不仅增加了开发的工作量，也使得代码迁移和维护变得困难。现在Spring AI 提供了一套兼容市面上主流生成任务（如文本生成、图像生成等）的接口，通过标准化抽象极大简化了与各类AI服务集成的过程，让开发者能够更专注于业务逻辑实现，同时轻松切换不同AI模型，显著提高了开发效率和项目的可维护性。
Spring AI Alibaba框架：整合阿里最佳实践的Java AI API实现
Spring AI Alibaba 是一个基于 Java 的应用框架，它将 Spring 生态系统的设计原则应用于 AI 领域。
支持多种生成式 AI 能力，包括对话、文生图、文生语音等，让开发者能够便捷地利用阿里云通义大模型开发具有智能功能的应用程序。通过使用 POJOs 作为构建块并标准化不同 AI 提供者的接口实现，Spring AI Alibaba 简化了跨平台迁移工作，允许用户只需修改配置即可切换底层 AI 服务提供商，极大减少了代码重写的需求。此外，其提供的高级特性如 Prompt Template 和 RAG等 进一步增强了灵活性和易用性，特别是对于涉及绘画生成等复杂任务的场景中尤为突出。
案例实操：生成“田野中的猫”图片全攻略
基于Spring AI Alibaba生成一张“田野中的猫”的图片，涉及到几个关键步骤：确保环境兼容性、申请和配置阿里云API Key、添加项目依赖、配置Spring Boot应用以及编写控制器代码来调用图像生成功能。下面是详细的步骤说明。
环境准备
首先，保证开发环境符合以下要求：
- JDK版本至少为17。
- 使用的Spring Boot版本需在3.3.x以上。
申请与配置API Key
访问阿里云百炼页面，登录您的账号，并按照指引开通“百炼大模型推理”服务。完成开通后，在控制台中创建一个新的API Key并记录下来。之后，将该Key配置到系统环境中：
export AI_DASHSCOPE_API_KEY=您的有效API-Key此外，还需确保此环境变量也被设置到了你的application.properties文件中：
spring.ai.dashscope.api-key=${AI_DASHSCOPE_API_KEY}添加Maven仓库及依赖
由于Spring AI Alibaba的部分组件还未发布至官方Maven中央库，你需要添加额外的仓库地址到你的pom.xml文件中，以便能够获取最新的快照或里程碑版本：
<repositories>
<repository>
<id>sonatype-snapshots</id>
<url>https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots</url>
<snapshots><enabled>true</enabled></snapshots>
</repository>
<repository>
<id>spring-milestones</id>
<name>Spring Milestones</name>
<url>https://repo.spring.io/milestone</url>
<snapshots><enabled>false</enabled></snapshots>
</repository>
<repository>
<id>spring-snapshots</id>
<name>Spring Snapshots</name>
<url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
<releases><enabled>false</enabled></releases>
</repository>
</repositories>
然后添加必要的依赖项以启用Spring AI Alibaba的功能：
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
<version>1.0.0-M2.1</version>
</dependency>
编写控制器代码
最后一步是创建一个简单的RESTful API端点，用于接收用户请求并通过通义万象生成指定描述（如“田野中的猫”）的图像。这里是一个基本示例：
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ImageModelController {
private final ImageModel imageModel;
@Autowired
public ImageModelController(ImageModel imageModel) {
this.imageModel = imageModel;
}
@GetMapping("/image")
public String generateImage(@RequestParam String input) {
ImageOptions options = ImageOptionsBuilder.builder()
.withWidth(1024)
.withHeight(1024)
.withModel("wanx-v1") // 请确认此处使用的是正确的模型名称
.withN(1)
.build();
ImagePrompt prompt = new ImagePrompt(input, options);
ImageResponse response = imageModel.call(prompt);
List<ImageGeneration> results = response.getResults();
if (results != null && !results.isEmpty()) {
return results.get(0).getOutput().getUrl();
}
return "Image generation failed.";
}
}这个控制器定义了一个/ai/image路径，它接受一个名为input的查询参数作为图像生成的提示文本。当收到请求时，它会构造相应的选项对象，并通过ImageModel接口向通义万象发送请求，最终返回生成图像的URL给客户端。
请注意，根据实际情况调整上述代码中的细节部分，比如模型的具体名称等。此外，考虑到生成链接的有效期限制，你可能还需要考虑实现一种机制来自动下载并永久存储这些图像文件。
