Spring AI 是 Spring 生态系统中的一个新兴模块，专注于简化人工智能和机器学习技术在 Spring 应用程序中的集成。本文将详细介绍 Spring AI 的核心组件、功能模块及其之间的关系，帮助具有技术基础的读者快速了解和应用 Spring AI。

Spring AI 的核心概念

Spring AI 的设计理念遵循 Spring 框架一贯的原则：简化复杂技术的使用，让开发者能够专注于业务逻辑而非底层实现细节。在人工智能领域，Spring AI 通过抽象常见的 AI 操作，提供了一套统一的 API，使得与各种 AI 服务和模型的集成变得简单而直观。

Spring AI 模块分类

根据功能和用途，Spring AI 可以分为以下几个主要模块类别：

1. AI 模型集成模块
2. 向量数据库支持模块
3. 文档处理模块
4. 对话记忆存储模块
5. 优化求解模块

让我们用 Mermaid 思维导图来展示这些模块的关系：

模块详解

1. AI 模型集成模块

这个模块提供了与各种 AI 模型和服务的集成能力，让开发者可以轻松地在 Spring 应用中使用先进的 AI 功能。

1.1 大型语言模型 (LLM) 支持

Spring AI 支持多种流行的大型语言模型服务：

• OpenAI - 提供对 ChatGPT 和 DALL-E 的支持
• Azure OpenAI - 微软的 OpenAI 服务版本，具有增强的功能
• Anthropic Claude - 支持 Anthropic 的 Claude 模型
• Mistral AI - 开源可移植的生成式 AI 模型
• Ollama - 本地运行各种 LLM 模型的解决方案
• Vertex AI Gemini - 谷歌的 Gemini 聊天模型支持

1.2 嵌入模型

嵌入模型将文本或多模态内容转换为向量表示，是实现语义搜索、推荐系统等功能的基础：

• Vertex AI Embeddings - Google 的文本和多模态嵌入模型
• Amazon Bedrock - 亚马逊的 Cohere 和 Titan 嵌入模型
• PostgresML - PostgreSQL 的文本嵌入模型
• Transformers (ONNX) - 预训练转换器模型，序列化为 ONNX 格式

1.3 图像生成模型

• Stability AI - 支持 Stability AI 的文本到图像生成模型
• OpenAI DALL-E - OpenAI 提供的图像生成模型

1.4 模型上下文协议 (MCP) 支持

• Model Context Protocol Server - MCP 服务器支持
• Model Context Protocol Client - MCP 客户端支持

2. 向量数据库支持模块

向量数据库是 AI 应用的重要组成部分，用于存储和检索嵌入向量。Spring AI 提供了丰富的向量数据库集成选项。

2.1 SQL 数据库向量支持

• PGvector - PostgreSQL 的向量扩展
• MariaDB Vector Database - MariaDB 的向量存储支持
• Oracle Vector Database - Oracle 的向量嵌入支持

2.2 NoSQL 数据库向量支持

• MongoDB Atlas Vector Database - MongoDB Atlas 的向量数据库支持
• Elasticsearch Vector Database - Elasticsearch 的向量搜索
• Redis Search and Query - Redis 的向量搜索功能
• Neo4j Vector Database - Neo4j 的向量搜索
• Apache Cassandra Vector Database - Cassandra 的向量数据库支持

2.3 专用向量数据库

• Pinecone - 云原生向量数据库
• Weaviate - 开源向量数据库
• Qdrant - 高性能向量搜索引擎
• Milvus - 开源向量数据库
• Chroma - 开源嵌入数据库
• Typesense - 向量搜索支持

2.4 云服务向量数据库

• Azure AI Search - 微软的 AI 搜索平台
• Azure Cosmos DB Vector Store - Azure Cosmos DB 的向量存储

3. 文档处理模块

Spring AI 提供了多种文档读取和处理工具，能够从不同格式的文档中提取文本并转换为 Spring AI Document 对象。

• Markdown Document Reader - 读取和处理 Markdown 文档
• PDF Document Reader - 使用 Apache PdfBox 读取 PDF 文档
• Tika Document Reader - 使用 Apache Tika 提取多种文档格式的文本

4. 对话记忆存储模块

这些模块提供了存储和管理聊天历史的功能，对于构建具有上下文感知能力的对话应用至关重要。

• JDBC Chat Memory Repository - 基于 JDBC 的聊天记忆存储
• Cassandra Chat Memory Repository - 基于 Cassandra 的聊天记忆存储
• Neo4j Chat Memory Repository - 基于 Neo4j 的聊天记忆存储

5. 优化求解模块

• Timefold Solver - AI 求解器，用于优化操作和调度问题

Spring AI 架构与工作流程

下面的图表展示了 Spring AI 的典型工作流程：

实际应用场景

Spring AI 可以应用于多种实际场景：

1. 智能客服系统 - 利用 LLM 和对话记忆库构建上下文感知的客服系统
2. 文档智能搜索 - 使用文档处理器、嵌入模型和向量数据库实现语义搜索
3. 内容生成 - 利用 LLM 或图像生成模型创建内容
4. 知识管理系统 - 将企业文档转化为可查询的知识库
5. 智能调度系统 - 使用 Timefold Solver 优化资源分配

与 Spring 生态系统的集成

Spring AI 无缝集成到 Spring 生态系统中，可以与其他 Spring 项目协同工作：

入门示例

以下是一个简单的 Spring AI 应用程序示例，展示了如何使用 Ollama 本地运行的 LLM 模型：

@RestController
public class ChatController {

    private final OllamaChatModel chatModel;

    @Autowired
    public ChatController(OllamaChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map<String,String> generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "讲个程序员的笑话") String message) {
        return Map.of("generation", this.chatModel.call(message));
    }
}

配置 Ollama 客户端：

# application.yaml
spring:
  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434  # Ollama 默认运行地址
      chat:
        options:
          model: qwen2.5:latest  # 可以使用任何已在 Ollama 中安装的模型
          temperature: 0.7

在使用上述代码前，你需要：

1. 安装 Ollama (https://ollama.com/)
2. 拉取所需的模型，例如：ollama pull qwen2.5:latest
3. 确保 Ollama 服务正在运行

添加 Maven 依赖：

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

示例响应：

{
  "generation": "当然可以，这里有一个程序员相关的笑话：\n\n为什么26个字母只剩下25个了？\n\n因为字母“Q”被程序员‘u’了！（谐音梗：“被程序员输（u）了”，意指被击败或打败）\n\n希望这个小笑话能让你会心一笑！"
}

写在最后

Spring AI 提供了一套全面的工具和抽象，简化了在 Spring 应用中集成 AI 功能的过程。通过标准化的接口，开发者可以轻松地切换不同的 AI 服务提供商，同时保持应用程序代码的一致性。

随着人工智能技术的快速发展，Spring AI 也在不断扩展其功能范围，支持更多的模型、数据库和应用场景。无论是构建简单的聊天机器人还是复杂的 AI 驱动系统，Spring AI 都提供了一条简捷的路径。