Spring AI 快速入门：从环境搭建到核心组件集成

news2025/4/27 19:20:57

Spring AI 快速入门：从环境搭建到核心组件集成

一、前言：Java开发者的AI开发捷径

对于Java生态的开发者来说，将人工智能技术融入企业级应用往往面临技术栈割裂、依赖管理复杂、多模型适配困难等挑战。Spring AI的出现彻底改变了这一局面——作为Spring家族专为AI场景设计的子项目，它通过标准化的依赖管理、与Spring Boot的深度集成以及丰富的开箱即用组件，让Java开发者能够像开发传统Spring应用一样快速构建AI功能。本文将基于官方最新文档，带您从零开始掌握Spring AI的核心入门知识。

二、环境准备：基础条件与版本适配

1. Spring Boot版本要求

Spring AI当前稳定支持 Spring Boot 3.4.x 版本，待3.5.x正式发布后将无缝兼容。请确保您的项目使用此范围内的Spring Boot版本，以获得最佳兼容性。

2. 开发工具建议

IDE：推荐使用IntelliJ IDEA（支持Spring Initializr快速创建项目）
构建工具：Maven 3.8+ 或 Gradle 7.5+
JDK版本：JDK 17+（Spring Boot 3.x最低要求）

三、项目初始化：通过Spring Initializr快速创建

Spring Initializr提供了可视化的AI组件选择界面，让项目搭建更简单：

操作步骤：

访问 start.spring.io

Spring Initializr 是一个用来创建 Spring Boot 项目的在线工具，它简化了项目创建的过程，帮助你快速初始化一个新的 Spring Boot 项目。你可以通过 Web 界面（Spring Initializr 官方网站）或命令行工具来使用它。

在「Dependencies」搜索栏输入关键词（如OpenAI、Vector Store），勾选需要的AI组件
生成项目后导入IDE，即可获得包含基础依赖的Spring Boot工程

四、依赖管理：稳定版与快照版配置

1. 稳定版（Milestones）配置（推荐生产环境）

Spring AI从1.0.0-M6版本开始进入Maven中央仓库，无需额外仓库配置，直接添加依赖即可：

Maven项目：

<dependencies>
    <!-- Spring AI核心BOM -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
        <version>1.0.0-M6</version>
        <type>pom</type>
        <scope>import</scope>
    </dependency>
    <!-- 示例：添加OpenAI聊天模型依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

Gradle项目：

dependencyManagement {
    imports {
        mavenBom 'org.springframework.ai:spring-ai-bom:1.0.0-M6'
    }
}
dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai'
}

2. 快照版（Snapshot）配置（适合尝鲜开发者）

若需使用最新开发中的功能，需在构建文件中添加快照仓库：

Maven仓库配置：

<repositories>
    <!-- Spring官方快照仓库 -->
    <repository>
        <id>spring-snapshots</id>
        <name>Spring Snapshots</name>
        <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
        <releases><enabled>false</enabled></releases>
    </repository>
    <!-- Sonatype中央快照仓库 -->
    <repository>
        <id>central-portal-snapshots</id>
        <name>Central Portal Snapshots</name>
        <url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url>
        <snapshots><enabled>true</enabled></snapshots>
    </repository>
</repositories>

BOM依赖（快照版）：

<version>1.0.0-SNAPSHOT</version> <!-- 替换稳定版版本号 -->

五、核心组件依赖：按需添加功能模块

Spring AI采用模块化设计，可根据需求选择性添加以下组件依赖：

1. 聊天模型（Chat Models）

支持OpenAI、Anthropic、Hugging Face等主流对话模型：

<!-- OpenAI聊天模型 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai</artifactId>
</dependency>
<!-- Hugging Face聊天模型（通过REST API） -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-huggingface-inference-client</artifactId>
</dependency>

2. 嵌入模型（Embeddings Models）

用于文本向量化（如RAG系统中的文档编码）：

<!-- OpenAI嵌入模型 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-embeddings</artifactId>
</dependency>
<!-- Cohere嵌入模型 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-cohere</artifactId>
</dependency>

3. 矢量数据库（Vector Databases）

支持Pinecone、Elasticsearch、Redis等存储向量数据：

<!-- Pinecone矢量数据库 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-pinecone</artifactId>
</dependency>
<!-- Elasticsearch矢量数据库 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-elasticsearch</artifactId>
</dependency>