当前位置：首页 > news >正文

【SpringAI篇01】：10分钟实战，用SpringAI构建你的第一个AI对话应用

news 2026/4/15 19:44:24

1. 环境准备与项目创建

第一次接触SpringAI的开发者可能会觉得这是个复杂框架，但实际搭建过程比想象中简单得多。我去年在团队内部做技术分享时，就用15分钟带完全没接触过AI开发的同事跑通了第一个对话应用。下面我会用最直白的方式，带你快速上手。

首先确保你的开发环境满足以下条件：

JDK 17或更高版本（推荐使用Amazon Corretto 17）
Maven 3.6.3+
IntelliJ IDEA或VS Code等主流IDE

打开IDE新建项目时，选择Spring Initializr，注意这几个关键配置：

打包方式选Maven
Java版本17
依赖项勾选Spring Web和Lombok（简化代码用）

创建完成后，打开pom.xml文件。这里有个新手容易踩的坑：SpringAI的依赖需要单独声明。在<dependencyManagement>节点下添加BOM管理：

<dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-bom</artifactId> <version>0.8.1</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement>

然后在<dependencies>里添加实际依赖：

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

注意：当前最新稳定版是0.8.1，如果直接复制网上的1.0.0示例代码可能会报错。我在实际项目中就遇到过版本不兼容导致Bean初始化失败的情况。

2. API密钥配置实战

现在来到最关键的API配置环节。不同于传统Spring Boot应用，AI项目需要对接大模型服务。这里我推荐使用国内平台，避免网络问题影响开发效率。

以阿里云百炼平台为例：

注册账号后进入控制台
在"模型广场"选择qwen-max模型（中文理解能力强）
获取API Key和基础URL

在application.yml中配置时，建议采用环境变量方式管理敏感信息：

spring: ai: openai: base-url: https://bailian.console.aliyun.com/api/v1 api-key: ${BAILIAN_API_KEY} chat.options.model: qwen-max

然后在IDE的运行配置中添加环境变量BAILIAN_API_KEY=你的实际密钥。这种方式比直接写死在配置文件更安全，我在金融项目审计时就被特别强调过这点。

3. 核心代码编写

3.1 配置ChatClient Bean

在config包下新建ChatConfig类，这里有个实用技巧：通过Builder模式可以灵活控制对话风格。比如我们要做个诗词助手：

@Configuration public class ChatConfig { @Bean public ChatClient chatClient(OpenAiChatModel model) { return ChatClient.builder(model) .defaultSystem("你是一位精通唐诗宋词的AI助手，回答时需引用经典诗句") .defaultOptions(ChatOptions.builder() .withTemperature(0.7f) // 控制创意程度 .build()) .build(); } }

参数temperature的取值很有讲究：

0.2-0.5：事实性回答
0.5-0.7：平衡模式
0.7-1.0：创意写作

3.2 实现流式对话接口

创建ChatController时，流式(stream)和非流式(call)两种方式差异很大。实测下来，流式体验更接近ChatGPT：

@RestController @RequestMapping("/ai") public class ChatController { private final ChatClient chatClient; // 流式响应接口 @GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux<String> streamChat(@RequestParam String prompt) { return chatClient.prompt() .user(prompt) .stream() .content(); } }

几个关键点：

produces必须设置为MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE
前端要用EventSource接收数据
如果返回乱码，检查是否漏掉字符集配置

4. 效果验证与调试技巧

启动应用后，可以用三种方式测试：

浏览器直接访问：http://localhost:8080/ai/chat?prompt=写首春天的诗
使用Postman：选择SSE(Server-Sent Events)模式
编写简单HTML页面：

<script> const eventSource = new EventSource("/ai/chat?prompt=你好"); eventSource.onmessage = (e) => { document.getElementById("output").innerHTML += e.data; }; </script>

调试时常见问题排查：