在 Spring 框架持续进化以满足企业级开发不断变化的需求之际，面对人工智能领域的蓬勃发展，Spring 团队于 2023 年初悄然启动了一个具有前瞻性的项目 ——Spring AI，其首个正式版本 1.0 于 2025 年 5 月 20 日震撼发布，宣告着 Java 生态系统全面进军 AI 领域。SpringAI是Spring团队推出的面向AI开发的框架，旨在简化Java生态中AI应用的开发，让开发者能像使用传统Spring技术一样轻松集成和使用各种AI能力。作为Spring生态系统的最新成员，SpringAI将Spring的设计原则（如可移植性和模块化设计）应用到AI领域，为Java开发者提供了统一、便捷的AI能力接入方式。
SpringAI的设计理念与架构
1. 核心理念
SpringAI的核心设计理念是解决AI集成的根本挑战：将企业"数据"和"API"与"AI模型"连接起来。它基于以下基本原则：
降低门槛：让Java开发者无需学习Python生态也能轻松使用AI技术
统一体验：提供标准化的AI服务抽象接口，屏蔽不同AI服务商的API差异
生态整合：与Spring生态系统无缝集成，保持一致的开发体验
模块化设计：支持按需引入不同AI功能模块，避免不必要的复杂性
2. 技术架构层次
SpringAI采用分层架构设计，从上到下分为：
应用层：Spring Boot应用，包含控制器和服务层
抽象层：提供ChatClient API、VectorStore API、Advisors API等统一接口
实现层：包含各种AI模型实现、存储实现和工具实现
基础设施层：处理HTTP客户端、数据库连接、缓存等基础功能
这种分层设计使得开发者可以专注于业务逻辑，而不必关心底层AI模型和基础设施的具体实现细节。
SpringAI的核心功能模块
1. AI模型支持
SpringAI通过统一的接口支持20+主流AI模型供应商，涵盖文本生成、向量计算、图像生成、语音转换四大核心能力。具体包括：
文本生成模型(Chat/LLM)
商业模型：OpenAI(GPT-4、GPT-4.5)、DeepSeek(DeepSeek-V3)、Google(Gemini)、Azure OpenAI、Anthropic(Claude)、通义千问、文心一言等
开源模型：通过Ollama接入Llama3、Mistral、Gemma等本地模型
嵌入模型(Embedding)
text-embedding-3-large
bge-m3
阿里云通义、HuggingFace集成模型
多模态模型
图像生成：OpenAI DALL-E系列、Stable Diffusion、百度文心一格
语音处理：文本转语音(TTS)支持Azure、Google TTS模型；语音识别(STT)支持Whisper等音频转录模型
模型上下文协议（MCP）支持：
提供 MCP 服务器和客户端支持，促进模型之间的通信与协作，为构建复杂的 AI 工作流和分布式 AI 系统提供了有力支撑 。
其他功能模型
语言翻译：支持Google、百度、阿里、腾讯等翻译API
内容审核：提供敏感词过滤和内容安全检测
2. 向量数据库支持
SpringAI支持所有主流的向量数据库提供商，包括：
SQL数据库：PostgreSQL/PGVector、MariaDB Vector、Oracle Vector
NoSQL数据库：MongoDB Atlas、Elasticsearch、Redis、Neo4j、Cassandra
专用向量数据库：Milvus、Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma
这种广泛的向量数据库支持使得开发者可以轻松实现检索增强生成(RAG)等高级AI应用模式。
3. 核心功能组件
ChatClient API
提供流式API，类似于WebClient和RestClient
支持同步和异步调用
内置对话记忆管理
支持RAG(检索增强生成)
Advisors API
封装常见的生成式AI模式
转换发送到/从语言模型接收的数据
提供跨不同模型的可移植性
Tool Calling（工具/函数）调用
允许模型请求执行客户端工具和函数
访问实时信息，扩展AI应用功能边界
观测性
提供AI相关操作的洞察
监控模型性能和使用情况
集成Spring Boot Actuator
4. 数据处理能力
SpringAI提供了完整的文档注入ETL框架，支持从多种格式的文档中提取内容：
HTML解析：jsoup-reader
Markdown文档：markdown-reader
PDF文档：pdf-reader
多格式文档：tika-reader
此外，SpringAI还支持将AI模型输出映射到POJO，实现类型安全的响应处理。
SpringAI的典型应用场景
SpringAI适用于多种企业级AI应用场景：
1. 企业级AI应用
客服机器人：利用LLM实现基于文档或FAQ的自动问答
智能文档处理：通过RAG技术对本地文档进行语义索引和问答
企业知识库问答：结合向量数据库实现知识检索与生成
2. 内容生成
文章生成：利用LLM生成营销内容、产品描述等
代码生成：基于自然语言描述生成代码片段
创意内容生成：包括文案、广告语、诗歌等创意文本
3. 数据分析
文本分析：情感分析、关键词提取、主题建模等
图像分析：对象识别、场景理解、图像分类等
数据可视化：自动生成数据报告和可视化图表
4. 语音相关应用
智能语音助手：结合TTS和ASR技术构建语音交互系统
会议记录：将语音内容自动转录为文本并生成摘要
5. 多模态应用
智能图片生成：根据文本描述生成创意图像
跨模态检索：实现文本到图像或图像到文本的语义搜索
SpringAI的技术优势
相比其他AI框架，SpringAI具有以下显著优势：
1. 开箱即用的开发体验
Spring Boot风格的自动配置
简单的YAML/Properties配置方式
提供模型配置模板和环境差异化配置支持
2. 高度可扩展的架构
模块化设计，按需选择组件
插件式架构，易于扩展
支持自定义模型和功能
3. 与Spring生态无缝集成
完整的Spring Boot自动配置
依赖注入支持
与Spring Cloud、Spring Data等生态组件兼容
4. 企业级特性
完整的观测性支持
错误处理和重试机制
生产就绪的特性和安全控制
5. 多语言支持
不仅限于Python开发者
为Java生态系统提供完整支持
优化对Kotlin等JVM语言的支持
SpringAI的未来发展方向
根据官方路线图，SpringAI未来将重点关注以下方向：
1. 模型优化
支持更多主流AI模型
优化模型加载性能
提供模型量化支持
2. 开发体验优化
提供更多开发模板
增强IDE支持
提供代码生成工具
3. 功能扩展
支持更多AI任务类型
增强多模态支持
提供更丰富的RAG功能
4. 生态集成
加强与Spring Cloud集成
支持更多云服务提供商
提供更多企业级功能
总结
SpringAI作为Spring生态下的AI能力集成框架，极大降低了AI能力在Java应用中的集成门槛。通过其模块化设计和统一的API抽象，开发者可以：
快速集成主流AI模型和服务，无需关心底层API差异
灵活切换不同AI提供商，保持代码可移植性
专注业务逻辑而非技术细节，提高开发效率
构建复杂AI应用，如RAG系统、多轮对话机器人等
无缝融入现有Spring架构，保护技术投资
无论您是要构建聊天机器人、知识问答系统，还是复杂的AI工作流，SpringAI都为您提供了必要的工具和抽象层，让Java开发者能够充分利用AI技术的力量，同时保持代码的可维护性和可扩展性。随着AI技术的不断发展，SpringAI也将持续演进，成为Java生态中AI开发的标准方式。