Spring AI Alibaba:为 Java 开发者打造的 AI 应用框架,集成阿里云通义大模型

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作者：微信文章
我最近折腾了一个挺有意思的 Java 框架，叫 Spring AI Alibaba。其实一开始我也是抱着“Spring 系列出的 AI 框架能有多神？”的态度进去看的，结果一试真有点上头。为啥？因为我自己平时写 Spring Boot 写习惯了，它这套框架直接把 AI 接入玩出了原汁原味的 Spring 味道。



不需要折腾一堆外部服务调用逻辑，不用再去研究各种模型 API 怎么写。加个依赖、注入个 Bean，模型就能开口说话，这要放以前，我得调好几天接口才搞得定。它基本上把我这种不太想写 Python 又不甘心错过 AI 浪潮的 Java 开发者给宠上天了。

说实话，过去我要做个“文档问答”这种功能，一堆繁琐的流程：文档处理、向量化、模型接入、检索，还得担心 API 改了就全线崩溃。但 Spring AI Alibaba 把这些整合进了一套抽象 API，像什么 ChatClient、Embedding、Retriever、VectorStore，一个个都给你封装好了，直接用就行。



尤其适配了阿里云通义百炼系列，这点对企业用户来说简直太香了，不用再纠结选模型、调权限这些破事。你要是企业内部跑模型？可以切换到本地模型服务。要是接外部服务？支持流式、同步切换，模型参数自定义也都有。
它到底能干啥？核心功能一览

Spring AI Alibaba 框架底层逻辑其实就是“抽象 + 适配”，但这两个词听起来虚，咱换个说法：它就像是帮你包好了各种 AI 工具箱，你只要挑工具用，不用管工具哪来的怎么用。

1、ChatClient：就是一个高级的 Fluent API，用来和各种 AI 模型聊天。写代码像写故事一样：
chatClient.prompt().user("你是谁？").call().content();

上来一句话，模型就能给你回。你不用再去管 prompt 怎么构建、请求怎么发、结果怎么处理。

2、模型支持：通义千问、Stable Diffusion、Whisper 这些主流模型它都接好了，不管你是要生成图、转写语音、还是搞 AI 聊天，全都有模板。

3、流式与同步 API：一套代码可以切不同模型，就算你今天想用阿里的，明天想切开源的，只改配置不改代码，极大节省了调试成本。

4、Structured Output：输出直接映射到 Java Bean 上，再也不用解析 JSON 字符串手动写 mapper 了。

5、RAG 模式：这个对我这种文档问答重度用户来说简直是救命稻草。你可以把文档读进来（支持 PDF、TXT）、分词、向量化、存进 Vector Store，然后检索后喂给模型——也就是 Retrieval-Augmented Generation，全流程都集成进来了。

6、Function Calling 与 Agent：简单来说，能让模型“调用”Java 方法，干实事，比如查数据库、发邮件什么的。以后你开发个智能客服，不光能聊，还能真干活。
怎么用？快速开发体验

使用方法基本延续了 Spring Boot 的风格：

1、加依赖：
<dependency>
  <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
  <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
  <version>1.0.0-M6.1</version>
</dependency>

如果遇到解析失败，记得配置 Spring 的 milestone 仓库。

2、注入 ChatClient：
@RestController
public class ChatController {
    private final ChatClient chatClient;
    public ChatController(ChatClient.Builder builder) {
        this.chatClient = builder.build();
    }
    @GetMapping("/chat")
    public String chat(String input) {
        return chatClient.prompt().user(input).call().content();
    }
}

是不是很熟悉？和普通 Spring Boot 应用几乎没区别，照搬照抄就能跑。

3、向量数据库接入：支持 Milvus、Pinecone 等主流库，用 Java 操作，省得你自己用 Python 去对接半天。
值不值得入坑？

说实话，我第一次试的时候是做一个“文档问答”的 Demo，结果一小时搞定。要是在以前，处理 PDF、切割段落、嵌入、检索、问答输出这一整套流程下来，Python 那边也得折腾个把天。更关键的是，Java 在企业应用里还是主流，现在能直接无缝接 AI 功能，工期一下就能压缩好几倍。

它有点像 Spring Boot + LangChain 的融合体，但是 Java 原生的，完全贴合企业级的生产习惯。而且大部分组件都是开箱即用的，结构清晰、文档齐全，还一直在更新。
我为啥推荐这个工具？

我觉得它解决了两个关键问题：

Java AI 应用缺乏生态的问题：过去 Java 在 AI 圈几乎边缘化，现在这个项目就是在正面补位。AI 开发门槛高的问题：以往接一个模型得研究 API 一两天，现在你只要会 Spring Boot，基本半小时就能做个聊天机器人。

虽然它还在快速迭代中，不是完全成熟，但拿来做内部工具、原型开发、甚至部署到生产环境都已经足够用了。

开源地址： https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba



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