当前位置：首页 > news >正文

Java小白必看：收藏这份Spring AI指南，轻松玩转大模型开发

news 2026/6/16 0:41:40

本文以Java程序员小宝的故事切入，介绍了Spring AI框架如何帮助Java开发者在大模型时代高效开发。文章核心内容涵盖：Java程序员在大模型应用中的困境及解决方案、Spring AI的五大核心能力（统一API、Prompt模板、结构化输出、向量存储、函数调用），并提供了5分钟实战接入教程，包括pom依赖配置、关键代码示例及避坑指南。最后探讨了Java在AI时代的竞争力，鼓励读者在评论区分享观点。

午夜被锤

凌晨1点，小宝收到CTO的钉钉消息：“下周上线智能客服，你用Java对接下千问”
小宝盯着屏幕懵了——我一个Java后端，难道要去学Python？去啃Flask？去折腾那些pip install的依赖地狱？

正当他准备打开Boss直聘时，GitHub Trending上高排名的仓库映入眼帘：Spring AI —— 一个让Java程序员不用写一行Python，就能驾驭大模型的框架。
两天后，小宝用纯Java搭好了生产级的RAG知识库，CTO看完Demo后说：“原来Java才是AI工程化的最佳语言。”
以上是个虚构故事，用来说明Spring AI对java程序员在大模型时代的帮助

Java程序员的AI困境

大模型席卷业界，但Java程序员似乎被排除在狂欢之外方案A：直接调OpenAI API，用RestTemplate硬拼JSON，代码丑陋且无法复用方案B：用Python写AI服务，Java通过Feign调用，系统复杂度翻倍方案C：学Spring Cloud Alibaba AI，但是社区活跃度不足，文档也不够丰富
Java程序员想要的很简单：在工程中像操作数据库一样操作大模型

Spring AI：Java的"AI救世主"

Spring AI是Spring官方出品的AI应用框架，核心理念是可移植性——今天千问明天换OpenAI？改个配置就行。
五大核心能力：

统一API：屏蔽底层模型差异（OpenAI、Azure、Ollama、文心一言）
Prompt模板：类似Thymeleaf的Templating引擎
结构化输出：直接映射为Java POJO，告别JSON解析
向量存储：开箱即用的RAG（检索增强生成）
函数调用：让大模型能调用你的Java方法（Function Calling）

5分钟接入实战（保姆级代码）

接下来极速开发一个Spring AI应用，体验Java版本的LLM对话应用
我这边的环境情况

JDK版本：21
springboot版本：3.3.0
maven版本：3.9.9

请您准备好大模型的API Key，我这里用的是千问qwen-max

首先是maven的pom.xml文件，先增加依赖管理

<dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-bom</artifactId> <version>${spring-ai.version}</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement>

添加必要的依赖，千问支持openai兼容模式，因此这里依赖了openai的库

<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId> </dependency>

再把配置准备好，重要的三个配置如下

# 这里是您自己的千问API Key spring.ai.openai.api-key=your-api-key # 使用 DashScope 的 OpenAI 兼容模式端点 spring.ai.openai.base-url=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode # 模型配置 spring.ai.openai.chat.options.model=qwen-max

然后是关键代码，共有两部分，首先是配置，这里要能支持处理octet-strea格式的LLM响应

package com.bolingcavalry.helloworld.config; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.http.MediaType; import org.springframework.http.converter.json.MappingJackson2HttpMessageConverter; import org.springframework.web.client.RestClient; import java.util.List; @Configuration publicclass RestClientConfig { @Bean public RestClient.Builder restClientBuilder() { return RestClient.builder() .messageConverters(converters -> { // 查找并修改现有的MappingJackson2HttpMessageConverter for (var converter : converters) { if (converter instanceof MappingJackson2HttpMessageConverter jacksonConverter) { // 添加对application/octet-stream的支持 jacksonConverter.setSupportedMediaTypes(List.of( MediaType.APPLICATION_JSON, MediaType.APPLICATION_OCTET_STREAM )); } } }); } }

第二关键是使用Spring AI的ChatClient，以极简的代码实现LLM对话，如下，可见通过依赖注入能得到chatClientBuilder实例，参数配置也被封装了无需关注，至于LLM对话就更简单了：调用chatClient的API即可

package com.bolingcavalry.helloworld.controller; import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient; import org.springframework.http.ResponseEntity; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import lombok.Data; @RestController publicclass ChatController { privatefinal ChatClient chatClient; public ChatController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) { this.chatClient = chatClientBuilder.build(); } @Data staticclass PromptRequest { private String prompt; } @Data staticclass Response { private String result; public Response(String result) { this.result = result; } } @PostMapping("/chat") public ResponseEntity<Response> chat(@RequestBody PromptRequest request) { try { String content = chatClient.prompt() .user(request.getPrompt()) .call() .content(); return ResponseEntity.ok(new Response(content)); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return ResponseEntity.internalServerError().body(new Response("Error: " + e.getMessage())); } } }

就这么简单！不需要处理HTTP客户端，不需要手动拼接JSON，不需要管理连接池
运行起来试试吧，启动命令是mvn spring-boot:run
发起http请求试试，我这里用的是vscode的Rest Client插件

### POST 请求测试 (如果接口支持POST) POST http://localhost:8080/chat Content-Type: application/json Accept: application/json { "prompt": "两百字介绍刘备" }

收到的响应如下

HTTP/1.1 200 OK Content-Type: application/json Transfer-Encoding: chunked Date: Fri, 13 Feb 2026 15:22:44 GMT Connection: close { "result": "刘备，字玄德，东汉末年至三国时期蜀汉的开国皇帝，出生于涿郡（今河北涿州），是汉室宗亲。他以仁德著称，善于用人，与关羽、张飞结为兄弟，共同起兵讨伐黄巾军，后三顾茅庐请得诸葛亮出山辅佐，形成“隆中对”战略构想。在赤壁之战中联合孙权击败曹操，奠定了三国鼎立的基础。刘备一生致力于复兴汉室，最终建立了蜀汉政权，成为一代英主。其故事被广泛记载于《三国志》等史书中，并通过《三国演义》等文学作品流传至今，在中国乃至东亚文化圈内享有极高的知名度和深远影响。" }

生产环境不能等AI全部生成完再返回，用户体验太差。Spring AI支持SSE（Server-Sent Events）,参考代码如下，配合前端对EventSource的响应处理，就能实现ChatGPT那种"打字机效果"：

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

避坑指南（血泪经验）

实际使用时有些要注意的地方总结如下：

版本陷阱：Spring AI目前稳定版是1.x.x，别用0.8.x的旧版本，API差异巨大
线程模型：大模型响应慢，务必开启虚拟线程（spring.threads.virtual.enabled=true），否则并发一上来就卡死

结尾（争议/转发点）

写完这个Demo后，我把代码发到了技术群里，有懂Python的工程师说：“Java搞AI就是脱裤子放pi，直接用LangChain不香吗？”
我回了他一句：“当业务系统已经是Java生态，当需要事务、安全、监控、灰度发布时（这些可能也积累了业务特性，非开源方案可以直接替换），Python怎么接？再结合生产机的稳定性和开发效率呢一起考虑呢？”
Java也许不是AI训练的最佳语言，但却是AI工程化的高优选择。
你觉得Java在AI时代还有竞争力吗？评论区说出你的看法。

最后

如果说程序员已经是高薪职业，那么干AI的程序员，就是高薪中的高薪。

现在的市场，已经用数据给程序员指明了方向：学AI大模型，就是冲刺高薪的最优解！

看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer，很多人心里都动了心，但真正的难题来了：零基础小白不知道从哪入门？有基础的程序员找不到系统学习路径？实战项目练手无门？面试不知道考什么？

别慌！今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包，覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程，所有资料均已整理归档，无冗余、无套路，免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

1、大模型系统化学习路线

2、大模型学习书籍&文档

3、AI大模型最新行业报告

4、大模型项目实战&配套源码

5、大模型大厂面试真题

四阶段精细化学习规划（附时间节点，可直接照做）

结合上述资源，给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划，总时长约2个月，小白可循序渐进，程序员可根据自身基础调整节奏，高效掌握大模型核心能力，快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么？
大模型是怎样获得「智能」的？
用好 AI 的核心心法
大模型应用业务架构
大模型应用技术架构
代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
提示工程的意义和核心思想
Prompt 典型构成
指令调优方法论
思维链和思维树
Prompt 攻击和防范
…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

为什么要做 RAG
搭建一个简单的 ChatPDF
检索的基础概念
什么是向量表示（Embeddings）
向量数据库与向量检索
基于向量检索的 RAG
搭建 RAG 系统的扩展知识
混合检索与 RAG-Fusion 简介
向量模型本地部署
…

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

为什么要做 RAG
什么是模型
什么是模型训练
求解器 & 损失函数简介
小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
Transformer结构简介
轻量化微调
实验数据集的构建
…

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

6、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

查看全文

http://www.jsqmd.com/news/1020045/