ChatModel和ChatClient

一、ChatModel

1. 基础定位

ChatModel是Spring AI体系中最底层的核心接口，直接与通义千问、OpenAI等大模型服务商通信，是所有大模型交互的基础能力抽象。

2. 核心能力

仅提供两个核心原生方法：

• call(Prompt prompt)：同步返回完整的ChatResponse结果
• stream(Prompt prompt)：以流式方式逐块返回响应内容
  它支持自定义组装Prompt、手动配置ChatOptions参数，能完全控制请求的每一个细节。

3. 适用场景

适合简单的单次大模型调用、需要高度定制请求逻辑的场景，开发者可完全自主管理消息组装、响应解析等全流程。

二、ChatClient

1. 基础定位

ChatClient是构建在ChatModel之上的高层封装Fluent API，设计风格对标Spring生态的WebClient，通过链式调用隐藏底层通信细节，抹平不同大模型厂商的接口差异。

2. 核心能力

除基础的同步/流式调用外，内置大量开箱即用的高级功能：

• 结构化输出：直接将大模型返回内容映射为Java POJO/Record，无需手动解析JSON
• 对话记忆：集成ChatMemory，支持内存存储或Redis持久化的多轮上下文管理
• 函数调用：内置Function Calling能力，可对接外部工具
• RAG集成：原生支持检索增强生成流程，快速实现文档问答场景

3. 适用场景

适合快速开发企业级智能客服、聊天机器人、结构化数据提取等标准化AI应用，大幅减少样板代码编写量。

三、二者核心区别对比

实际项目中二者可混合使用，简单场景直接用ChatModel，复杂业务场景优先用ChatClient提升开发效率

四、示例

1.application.yml

server:port:8080spring:application:name:spring-ai-alibaba-demoai:dashscope:# 请替换为你的阿里云 DashScope API Keyapi-key:${AI_DASHSCOPE_API_KEY:your-api-key-here}chat:options:# 默认模型model:qwen-plus# 默认温度参数temperature:0.7

2.DemoApplication

packagecom.example.demo;importorg.springframework.boot.SpringApplication;importorg.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplicationpublicclassDemoApplication{publicstaticvoidmain(String[]args){SpringApplication.run(DemoApplication.class,args);}}

3.Record

packagecom.example.demo.model;importjava.util.List;/** * 用于演示 ChatClient 结构化输出功能的 Record 类 */publicrecordActorMovies(Stringactor,List<String>movies){}

4.ChatModelController

packagecom.example.demo.controller;importorg.springframework.ai.chat.model.ChatModel;importorg.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;importorg.springframework.ai.chat.prompt.SystemPromptTemplate;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;importjava.util.Map;/** * ChatModel 是 Spring AI 的底层核心接口，直接与大模型交互。 * 适合需要高度自定义 Prompt 组装和响应处理的场景。 */@RestController@RequestMapping("/api/model")publicclassChatModelController{privatefinalChatModelchatModel;@AutowiredpublicChatModelController(ChatModelchatModel){this.chatModel=chatModel;}/** * 简单同步调用 * 直接发送字符串，获取返回内容 */@GetMapping("/simple")publicStringsimpleChat(@RequestParam(value="message",defaultValue="你好")Stringmessage){// call 方法直接返回 ChatResponse，通过 getResult().getOutput().getContent() 获取文本returnchatModel.call(message).getResult().getOutput().getContent();}/** * 使用 Prompt 和 System Message * 展示如何构建更复杂的请求，包含系统指令和用户消息 */@GetMapping("/prompt")publicStringpromptChat(@RequestParam(value="topic",defaultValue="Java")Stringtopic){// 定义系统提示词模板StringsystemText="你是一个专业的{role}，请用简洁的语言回答用户的问题。";SystemPromptTemplatesystemTemplate=newSystemPromptTemplate(systemText);// 创建 Prompt，包含系统消息和用户消息Promptprompt=newPrompt(systemTemplate.createMessage(Map.of("role","技术专家")),neworg.springframework.ai.chat.messages.UserMessage("请解释什么是 "+topic));// 调用模型并获取响应varresponse=chatModel.call(prompt);returnresponse.getResult().getOutput().getContent();}}

5.ChatClientController

packagecom.example.demo.controller;importcom.example.demo.model.ActorMovies;importorg.springframework.ai.chat.client.ChatClient;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;/** * ChatClient 是基于 ChatModel 封装的高阶 Fluent API。 * 提供链式调用，支持结构化输出、对话记忆等高级功能，开发效率更高。 */@RestController@RequestMapping("/api/client")publicclassChatClientController{privatefinalChatClientchatClient;@AutowiredpublicChatClientController(ChatClient.BuilderchatClientBuilder){// 使用 Builder 构建 ChatClient 实例this.chatClient=chatClientBuilder.build();}/** * 基础链式调用 * 语法简洁，类似 WebClient */@GetMapping("/simple")publicStringsimpleChat(@RequestParam(value="message",defaultValue="你好")Stringmessage){returnchatClient.prompt()// 开始构建提示词.user(message)// 设置用户消息.call()// 发起调用.content();// 直接获取字符串内容}/** * 结构化输出示例 * 直接将大模型的返回结果映射为 Java 对象 (ActorMovies)，无需手动解析 JSON */@GetMapping("/structured")publicActorMoviesstructuredOutput(@RequestParam(value="actor",defaultValue="成龙")Stringactor){StringpromptText="请列出演员 "+actor+" 主演的三部著名电影，以JSON格式返回，包含actor名字和movies列表。";returnchatClient.prompt(promptText).call().entity(ActorMovies.class);// 自动反序列化为 Record 对象}/** * 带系统指令的调用 * 动态设置 System Message，控制 AI 的人设 */@GetMapping("/role-play")publicStringrolePlay(@RequestParam(value="question",defaultValue="怎么学习编程？")Stringquestion){returnchatClient.prompt().system("你是一位幽默风趣的编程导师，喜欢用比喻来解释复杂概念。").user(question).call().content();}}