Java程序员最好的AI框架，伴随着Spring到来了

　　Java开发者们长期以来缺乏一个理想的AI应用框架，使得在整合不同AI服务商时面临诸多不便。而Spring AI的推出，正是为了填补这一空白。作为专为AI工程设计的框架，Spring AI致力于将Spring生态系统的设计原则（如可移植性和模块化）引入AI领域，并倡导使用POJO作为构建块。

　　Spring AI的核心优势在于提供了一套统一的接口，使开发者能够轻松地在不同AI服务商之间切换，只需更改配置即可。此外，Spring AI完美兼容现有的Spring生态系统和Java的面向对象编程范式，极大地简化了开发流程，降低了学习成本和迁移工作量。这些特性不仅为开发者提供了强大的抽象层，还显著提升了生产力。

关键能力概述

模型（Model）：Spring AI提供了与不同AI服务商的接口标准化，使开发者能够以统一的方式使用多个AI大模型。

输入输出举例：输入为用户查询或指令，输出为由AI生成的文本、图片或语音内容。

提示（Prompt）：通过定义对话中的消息角色及内容，Prompt允许与AI模型进行更复杂而细致的交互。

输入输出举例：输入可以是用户的问题或请求，结合预设的角色信息作为背景；输出则是基于这些信息生成的回答或响应。

提示词模板（Prompt Template）：利用模板文件来组织和格式化给AI模型的输入，增强灵活性同时简化开发工作。

输入输出举例：输入包括动态参数如用户提供的特定词语，以及固定的模板文本；输出为根据模板和参数合成后的完整问题或命令。

嵌入（Embedding）：将文本转换成向量表示形式，便于执行诸如语义搜索之类的任务。

输入输出举例：输入一段文字，输出是该段落对应的多维向量空间坐标值。

结构化输出（Structured Output）：自动从非结构化的自然语言响应中解析出结构化数据，如JSON对象。

输入输出举例：输入是来自AI的自由文本回复，输出则是经过解析后得到的键值对或其他形式的数据结构。

Spring AI Alibaba框架介绍

　　Spring AI Alibaba是专为阿里云通义大模型设计的实现框架，基于Spring AI的API，支持接入包括对话、文生图、文生语音等多种生成式AI服务。其核心优势在于标准化了各类AI提供者的接口，使开发者能够通过简单的配置切换不同的AI服务商，无需重复编写大量代码。此外，该框架还提供了输出解析、Prompt模板等功能，极大地简化了AI应用开发流程。特别地，Spring AI Alibaba兼容国产大模型如阿里云的通义系列，使用户能够方便地利用这些强大的本地化资源进行创新和开发。

构建聊天API的步骤

1. 环境准备：确保开发环境满足JDK版本在17及以上，Spring Boot版本为3.3.x或更高版本的要求。
2. 获取API Key：访问阿里云并获取通义千问的API Key。
3. 配置Maven仓库：添加Spring的特定仓库以获取Spring AI的组件。
4. 添加项目依赖：在项目的文件中加入必要的依赖项。
5. 应用程序属性配置：在配置文件中设置API Key。
6. 创建Controller：定义一个REST控制器来处理聊天请求，包括基于模板的Prompt以及流式响应的支持。

前后端结合实现聊天应用

　　前端部分：创建一个新的React应用，并安装必要的依赖包。编辑基本文件以包含聊天组件的入口，并创建聊天组件以实现用户交互界面。当用户点击“发送”按钮时，向指定URL发起HTTP GET请求，并通过读取响应体的数据流逐步更新界面上的消息列表。

　　后端部分：按照指导配置Spring Boot项目以支持与阿里云通义千问API的集成。实现类似于示例中给出的接口，该接口应能够接收客户端传入的消息，并调用AI服务返回流式响应。这种设计允许实时处理大量数据而不会阻塞服务器或客户端。

　　通过以上步骤，完成了从基础环境搭建、API接入到具体业务逻辑实现的全过程，帮助开发者快速构建出具备高级特性的聊天应用。