Spring AI 四种开发方式

1. 引言

随着人工智能技术的迅速发展，Spring AI 作为 Spring 生态中面向 AI 能力集成的框架，提供了多样化的开发模式，帮助企业级应用灵活高效地接入大模型、知识库、智能 Agent 等能力。本篇文档将从架构设计和开发实践角度，系统阐述 Spring AI 目前主流的四种开发方式，助力开发者打造高扩展性、易维护的智能应用。

2. Spring AI 开发方式总览

3. 四种开发方式详解

3.1 直接调用模型接口

• 核心原理：直接使用 Spring AI 封装的客户端调用 OpenAI、Alibaba 等大模型 API。
• 实现方式：Spring Boot 集成配置，调用 OpenAIClient 等组件。
• 优点：
  • 快速集成，零侵入。
  • 适合简单问答和文本生成。
• 局限：
  • 不适合复杂业务场景和多步交互。
• 示例代码：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

@Autowired
private OpenAIClient openAIClient;

public String generateText(String prompt) {
    CompletionRequest request = CompletionRequest.builder()
        .prompt(prompt)
        .maxTokens(100)
        .build();
    return openAIClient.completions(request).choices().get(0).text();
}

3.2 Tool Calling

• 核心原理：通过定义工具（Tool）封装业务 API，模型根据上下文智能调用外部接口，实现模型与系统的双向交互。
• 应用场景：
  • 需要大模型辅助调用企业系统接口。
  • 业务流程自动化。
• 设计思路：
  • 设计抽象的工具接口。
  • 由模型判断何时调用哪个工具。
• 优势：
  • 解耦 AI 逻辑和业务逻辑。
  • 可扩展性强，支持自定义工具。
• 示例：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

public interface Tool {
    String getName();
    String execute(String input);
}

public class WeatherTool implements Tool {
    @Override
    public String getName() { return "WeatherTool"; }
    @Override
    public String execute(String input) {
        // 调用天气服务API返回结果
    }
}

3.3 Retrieval Augmented Generation (RAG)

• 核心原理：结合向量搜索和知识库检索，将相关文档内容作为上下文输入大模型，提升回答的准确性和专业度。
• 适用场景：
  • 智能客服、文档问答。
  • 需要领域知识支持的 AI 应用。
• 关键技术：
  • 向量化索引（如使用 Pinecone、FAISS）。
  • 语义检索与拼接提示。
• 设计建议：
  • 知识库维护和更新策略。
  • 检索结果与生成结果的融合机制。
• 示例流程：
  1. 用户提问。
  2. 系统用向量搜索检索相关文档。
  3. 将检索文本拼接到提示（prompt）中。
  4. 调用大模型生成回答。

3.4 MCP (Multi-Chain Processing)

• 核心原理：通过多链路流程控制和状态管理，实现复杂对话和任务流程，支持多轮上下文、多任务拆解与协调。
• 应用场景：
  • 智能助理、交互式机器人。
  • 业务流程自动化与多步骤任务执行。
• 架构要点：
  • 流程编排引擎。
  • 多轮对话上下文存储。
  • 动态任务链管理。
• 设计技巧：
  • 使用状态机设计任务流程。
  • 结合事件驱动，提升系统响应能力。
• 示例架构图：（文档可配图）

4. 总结与展望

Spring AI 的多样化开发模式为企业级智能应用开发提供了极大灵活性。从简单模型调用到复杂多链流程设计，开发者可以根据业务复杂度和场景需求选择合适方案。未来，随着 AI 模型能力持续提升，Spring AI 也将不断拓展新功能，助力构建更加智能化的业务中台和用户体验