随着人工智能技术的快速发展，越来越多的开发者希望将 AI 能力集成到自己的应用中，作为java开发者，开发AI应用，SpringAI无疑是一个很好的选择。SpringAI 是一个基于 Spring 生态的 AI 集成框架，它可以帮助开发者快速构建 AI 驱动的应用程序。本文将介绍如何使用 SpringAI 打造自己的 AI 应用，并通过实例代码演示如何集成和使用 AI 功能。
1. SpringAI 简介
SpringAI 是一个基于 Spring 生态的 AI 集成框架，它提供了对多种 AI 模型和服务的支持，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等。通过 SpringAI，开发者可以轻松地将 AI 能力集成到 Spring 应用中，而无需关心底层的复杂实现。
官方文档: https://docs.spring.io/spring-ai/reference/
2. 环境准备
在开始之前，我们需要准备以下环境：
- JDK 17 或更高版本
- Maven 3.6/gradle 或更高版本
- Spring Boot 3.0 或更高版本
- SpringAI 依赖
2.1 创建 Spring Boot 项目
首先，使用 Spring Initializr/Maven 创建一个新的 Spring Boot 项目。选择以下依赖：
- Spring Web
- Spring AI
生成项目后，导入到你的 IDE 中。
2.2 添加 SpringAI 依赖
添加 SpringAI 的依赖：(⚠️：本文以当前最新版本:1.0.0-SNAPSHOT为例，实际使用建议到官网文档获取最新版本)
1.添加仓库
maven
<repositories>
<repository>
<id>spring-milestones</id>
<name>Spring Milestones</name>
<url>https://repo.spring.io/milestone</url>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
</repository>
<repository>
<id>spring-snapshots</id>
<name>Spring Snapshots</name>
<url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
<releases> <enabled>false</enabled>
</releases>
</repository>
</repositories>
gradle
repositories {
mavenCentral()
maven { url 'https://repo.spring.io/milestone' }
maven { url 'https://repo.spring.io/snapshot' }
}
2.添加依赖
maven
<dependencyManagement>
<dependencies>
<!--springai-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
<version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
<dependency>
<!--springboot-->
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
<version>3.3.2</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<!--ollama 这里根据自己接入的模型倒入依赖-->
<dependencies>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
</dependencies>
<!--springboot-web包-->
<dependencies>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependencies>
gradle
dependencies {
implementation platform("org.springframework.ai:spring-ai-bom:1.0.0-SNAPSHOT")
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-ollama-spring-boot-starter' //以ollama为例
implementation platform("org.springframework.boot:spring-boot-dependencies:3.3.2")
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web' //spring web包
}
3. 实例：集成 AI模型
在本实例中，我将使用 Ollama 本地部署模型 qwen:2.5:7b模型，实现一个简单的文本生成功能，当然了，也可以集成其他模型比如openai或者deepseek等，官方的就配置自己的api-key和模型名称就可以了。如果不清楚怎么部署的同学，建议先了解ollama部署后再来看本文章，这里就不再赘述了。
ollama官网: https://ollama.com/
3.1 项目配置
首先，在 application.yml 中，加入模型配置：
spring:
ollama:
chat:
model: qwen2.5:7b
3.2 创建控制器
最后，我们创建一个控制器，用于处理 HTTP 请求并返回生成的文本：
java
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;
@RestController
public class TextGenerationController {
private final OllamaChatModel ollamaChatModel;
public TextGenerationController(OllamaChatModel ollamaChatModel){
this.ollamaChatModel = ollamaChatModel;
}
// 普通输出
@GetMapping("/generate")
public String generate(String prompt) {
return ollamaChatModel.call(prompt);
}
//流式输出
@GetMapping(value = "/generateStream")
public Flux<String> generateStream(String prompt){
return ollamaChatModel.stream(prompt);
}
}
3.3 运行应用
启动 Spring Boot 应用后，访问 http://localhost:8080/generate?prompt=你好，你将看到生成的文本。
4. 总结
通过 SpringAI，我们可以轻松地将 AI 能力集成到 Spring 应用中。本文通过一个简单的实例演示了如何集成本地Ollama 的 qwen2.5:7b 模型，并实现了一个文本生成功能。希望这篇文章能帮助你快速上手 SpringAI，打造自己的 AI 应用。
