当前位置：首页 > news >正文

Spring AI实战：快速集成阿里通义千问

news 2026/6/10 19:51:29

一、背景：AI时代，Java开发者如何不掉队？

最近AI Agent概念火得一塌糊涂，ChatGPT、Claude等大模型能写代码、能查资料，甚至能调用外部工具。但作为Java后端开发，我们最关心的是：如何把AI能力集成到现有的Spring Boot系统中？

官方方案是Spring AI—— 一个专门为Spring开发者设计的AI应用开发框架。它可以让我们像写普通业务代码一样，用注解、依赖注入的方式让AI调用Java方法。

本文目标：用最简洁的代码，实现一个能听懂“明天深圳罗湖会下雨吗？”这类自然语言，并自动调用天气API返回答案的智能助手。

二、实现思路

核心思路只有三步：

步骤	做什么	技术点
1️⃣	让AI能看懂中文问题	接入阿里云通义千问大模型
2️⃣	告诉AI“你会查天气”	用`@Tool`注解标记Java方法
3️⃣	AI自动决策：什么时候该查天气	Spring AI框架自动完成

一句话原理：你只需要写好“查天气”的Java方法，用注解说明它的用途，AI大模型会自动判断用户问题是否需要调用这个方法，并提取参数执行。

三、完整实现（3步搞定）

解决：

使用spring_Ai包

3.1目录：

3.2代码：

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>3.3.0</version> <relativePath/> </parent> <groupId>com.dp</groupId> <artifactId>spring_ai_pro</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <name>spring_ai_pro</name> <properties> <java.version>17</java.version> <spring-ai-alibaba.version>1.0.0.3</spring-ai-alibaba.version> </properties> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-alibaba-bom</artifactId> <version>${spring-ai-alibaba.version}</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <dependencies> <!-- 核心：DashScope Starter（通义千问适配器） --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId> <version>1.0.0-M5.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> </dependencies> <!-- 需要这两个仓库才能下载依赖 --> <repositories> <repository> <id>spring-milestones</id> <name>Spring Milestones</name> <url>https://repo.spring.io/milestone</url> </repository> <repository> <id>spring-snapshots</id> <name>Spring Snapshots</name> <url>https://repo.spring.io/snapshot</url> </repository> </repositories> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build> </project>

application.yml

spring: ai: dashscope: api-key: sk-dc58ae76e4c34020axxxx chat: options: model: qwen-plus server: port: 8080

api-key是阿里ai官网申请的API的key,免费。

大模型服务平台百炼控制台大模型服务平台百炼控制台百炼控制台是阿里云大模型服务平台，提供AI模型训练、部署、推理一站式服务，支持多种大模型框架，助力企业快速构建AI应用。https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing#/home

WeatherTools.Java

package com.dp.aipro.tools; import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool; import org.springframework.ai.tool.annotation.ToolParam; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.HashMap; import java.util.Map; @Component // 重要：将该类注册为Spring Bean public class WeatherTools { // 模拟一个简单的天气数据库 private static final Map<String, String> WEATHER_DB = new HashMap<>(); static { WEATHER_DB.put("深圳,明天", "深圳明天：多云转晴，26-32℃，午后可能有短时阵雨。"); WEATHER_DB.put("北京,后天", "北京后天：晴，18-25℃，空气质量良。"); WEATHER_DB.put("上海,明天", "上海明天：小雨，22-28℃，记得带伞。"); // 你可以根据需要添加更多城市... } /** * 核心：使用 @Tool 注解标记这个方法是一个AI可调用的工具。 * description 是给AI看的“说明书”，至关重要！ */ @Tool(description = "根据城市名称和日期获取天气预报。如果用户问'明天'或'后天'，请先计算出具体日期再传入。") public String getWeather( @ToolParam(description = "城市名称，例如：深圳、北京、上海") String city, @ToolParam(description = "日期，格式为YYYY-MM-DD，例如2026-06-06") String date) { // 为了演示，这里使用简单匹配。实际开发中你可以调用真实的API或查询数据库。 String key = city + "," + date; String weatherInfo = WEATHER_DB.get(key); if (weatherInfo == null) { // 如果找不到精确匹配，返回一个默认的模拟数据 return String.format("%s在%s的天气预报：多云，气温24-30℃。", city, date); } return weatherInfo; } }

WeatherController.java

package com.dp.aipro.controller; import com.dp.aipro.tools.WeatherTools; import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.time.LocalDate; @RestController public class WeatherController { private final ChatClient chatClient; @Autowired public WeatherController(ChatClient.Builder builder) { // 直接构建 ChatClient，不再需要配置 defaultFunctions this.chatClient = builder.build(); } @GetMapping("/ai/weather") public String askWeather(@RequestParam String question, WeatherTools weatherTools) { // 获取当前日期，让AI知道“明天”是哪一天 String currentDate = LocalDate.now().toString(); String fullQuestion = String.format("今天是%s。问题：%s", currentDate, question); // 关键：在每次请求时通过 .tools() 方法注册工具 return chatClient.prompt(fullQuestion) .tools(weatherTools) // <--- 就在这里直接注册工具实例 .call() .content(); } }

AiController.java

package com.dp.aipro.controller; import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController @RequestMapping("/ai") public class AiController { private final ChatClient chatClient; public AiController(ChatClient.Builder builder) { this.chatClient = builder.build(); } @RequestMapping("/chat") public String chat(@RequestParam String question) { return this.chatClient.prompt().user(question).call().content(); } }

四测试

http://localhost:8080/ai/weather?question=%E6%98%8E%E5%A4%A9%E6%B7%B1%E5%9C%B3%E7%BD%97%E6%B9%96%E5%A4%A9%E6%B0%94%E4%BC%9A%E4%B8%8B%E9%9B%A8%E5%90%97

http://localhost:8080/ai/chat?question=%E6%98%8E%E5%A4%A9%E6%B7%B1%E5%9C%B3%E7%BD%97%E6%B9%96%E5%A4%A9%E6%B0%94%E4%BC%9A%E4%B8%8B%E9%9B%A8%E5%90%97

Done.

五、原理解析（一张图看懂）

text

用户提问："明天深圳会下雨吗？" ↓ Spring AI 框架 ↓ 发送给通义千问大模型 ↓ 模型理解：需要查天气，参数{city="深圳", date="2026-06-10"} ↓ 调用 WeatherTools.getWeather() ← 你写的Java方法 ↓ 获取天气数据："多云转晴，26-32℃" ↓ 大模型组织自然语言回答 ↓ 返回用户："深圳明天多云转晴，26-32℃..."

核心价值：你不需要写任何“判断用户意图”的代码，AI大模型自动完成！

六、进阶扩展建议

扩展方向	实现方式
接入真实天气API	在`getWeather()`中调用高德/和风天气API
添加更多工具	新建类，用`@Tool`注解方法，并在控制器中`.tools()`注册
支持流式输出	使用`ChatClient`的`stream()`方法
添加对话记忆	配置`ChatMemory`，支持多轮对话
更换其他模型	修改`application.yml`中的`model`参数