Spring AI 调用大模型的几种方案实践

在 Java Spring Boot 项目中通过 Spring AI 框架调用大模型的两种主要方案。第一种是利用依赖自动配置和 application.yml 进行多模型（如阿里灵积、DeepSeek、OpenAI 兼容）的快速接入；第二种是通过自定义 Bean 实现更灵活的控制，适用于需要禁用自动配置或指定非标准 SDK 的场景。文中还分享了 Bean 注入时可能遇到的命名问题及排查方法，提供了完整的依赖配置与 Controller 示例代码供参考。

王者发布于 2026/3/21更新于 2026/4/183 浏览

Spring AI 调用大模型的几种方案实践

背景介绍

Spring AI 是 Java 的 AI 框架，旨在简化应用程序的开发过程，在不增加不必要的复杂性的前提下整合 AI（人工智能）功能。本文提供平时调用的大模型的方法，供参考。

具体方案

1. 使用自动注入的方式调用

我们可以通过引入对应依赖，配置 application.yml 文件实现多个大模型配置。

（1）导入对应依赖

<!-- 阿里的灵积 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
    <version>1.0.0.2</version>
</dependency>
<!-- openai -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
    <version>1.0.1</version>
</dependency>
<!-- deepseek -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-deepseek</artifactId>
    <>1.0.1



    org.projectlombok
    lombok
    1.18.38

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spring:
  application:
    name: xxx
  ai:
    dashscope:
      base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
      api-key: your-key
      chat:
        options:
          model: qwen-plus
    deepseek:
      base-url: https://api.deepseek.com/v1
      api-key: your-key
      chat:
        options:
          model: deepseek-chat
    openai:
      base-url: https://api.siliconflow.cn
      api-key: your-key
      chat:
        options:
          model: deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
server:
  port: 8080

/**
 * @author szq
 */
@RestController
@Slf4j
@RequestMapping("/modelTest")
public class ModelTestController {
    private final ChatClient dashScopeChatClient;
    private final ChatClient deepSeekChatClient;
    private final ChatClient openAiChatClient;

    // 建议采用构造的方法注入
    public ModelTestController(
            @Qualifier("dashscopeChatModel") ChatModel dashScopeChatModel,
            @Qualifier("deepSeekChatModel") ChatModel deepSeekChatModel,
            @Qualifier("openAiChatModel") ChatModel openAiChatModel) {
        this.dashScopeChatClient = ChatClient.builder(dashScopeChatModel).build();
        this.deepSeekChatClient = ChatClient.builder(deepSeekChatModel).build();
        this.openAiChatClient = ChatClient.builder(openAiChatModel).build();
    }

    @GetMapping("/test-dashScopeClient")
    public String testDashScopeClient(@RequestParam(value = "userQuestion", defaultValue = "先告诉我你是谁，简短评价两眼一睁就是'瓦'") String userQuestion) {
        log.info("用户问题：{}", userQuestion);
        String result = dashScopeChatClient.prompt().user(userQuestion).call().content();
        log.info("模型结果：{}", result);
        return result;
    }

    @GetMapping("/test-deepSeekClient")
    public String testDeepSeekChatClient(@RequestParam(value = "userQuestion", defaultValue = "先告诉我你是谁，简短评价两眼一睁就是'瓦'") String userQuestion) {
        log.info("用户问题：{}", userQuestion);
        String result = deepSeekChatClient.prompt().user(userQuestion).call().content();
        log.info("模型结果：{}", result);
        return result;
    }

    @GetMapping("/test-openAiClient")
    public String testOpenAiChatClient(@RequestParam(value = "userQuestion", defaultValue = "先告诉我你是谁，简短评价两眼一睁就是'瓦'") String userQuestion) {
        log.info("用户问题：{}", userQuestion);
        String result = openAiChatClient.prompt().user(userQuestion).call().content();
        log.info("模型结果：{}", result);
        return result;
    }
}

/**
 * 打印所有 ChatModel Bean 的名称
 */
@Configuration
public class BeanNamePrinter {
    @Bean
    public CommandLineRunner printBeans(ApplicationContext applicationContext) {
        return args -> {
            System.out.println("\n========== 所有的 ChatModel Bean ==========");
            String[] beanNames = applicationContext.getBeanNamesForType(ChatModel.class);
            for (String beanName : beanNames) {
                System.out.println("找到 Bean: " + beanName + " - 类型：" + applicationContext.getBean(beanName).getClass().getSimpleName());
            }
            System.out.println("总共找到 " + beanNames.length + " 个 ChatModel Bean");
            System.out.println("==========================================\n");
        };
    }
}

@Configuration
public class MyApiConfiguration {
    @Value("${spring.ai.dashscope.api-key}")
    private String myDashScopeApiKey;
    @Value("${spring.ai.dashscope.base-url}")
    private String myDashScopeBaseUrl;
    @Value("${spring.ai.deepseek.api-key}")
    private String myDeepSeekApiKey;
    @Value("${spring.ai.deepseek.base-url}")
    private String myDeepSeekBaseUrl;
    @Value("${spring.ai.openai.api-key}")
    private String myOpenAiApiKey;
    @Value("${spring.ai.openai.base-url}")
    private String myOpenAiBaseUrl;

    /**
     * 灵积
     */
    @Bean("myDashScopeApi")
    public DashScopeApi dashScopeApi() {
        return DashScopeApi.builder()
                .apiKey(myDashScopeApiKey)
                .baseUrl(myDashScopeBaseUrl)
                .build();
    }

    /**
     * DeepSeek
     */
    @Bean("myDeepSeekApi")
    public DeepSeekApi deepSeekApi() {
        return DeepSeekApi.builder()
                .apiKey(myDeepSeekApiKey)
                .baseUrl(myDeepSeekBaseUrl)
                .build();
    }

    /**
     * 硅基流动
     */
    @Bean("myOpenAiApi")
    public OpenAiApi openAiApi() {
        return OpenAiApi.builder()
                .apiKey(myOpenAiApiKey)
                .baseUrl(myOpenAiBaseUrl)
                .build();
    }
}

@Configuration
public class MyClientConfig {
    @Value("${spring.ai.dashscope.chat.options.model}")
    private String dashScopeModel;
    @Value("${spring.ai.deepseek.chat.options.model}")
    private String deepSeekModel;
    @Value("${spring.ai.openai.chat.options.model}")
    private String openAiModel;

    /**
     * 灵积
     */
    @Bean("myDashScopeChatModel")
    public DashScopeChatModel dashScopeChatModel(@Qualifier("myDashScopeApi") DashScopeApi dashScopeApi) {
        return DashScopeChatModel.builder()
                .dashScopeApi(dashScopeApi)
                .defaultOptions(DashScopeChatOptions.builder().withModel(dashScopeModel).build())
                .build();
    }

    /**
     * DeepSeek
     */
    @Bean("myDeepSeekChatModel")
    public DeepSeekChatModel deepSeekChatModel(@Qualifier("myDeepSeekApi") DeepSeekApi deepSeekApi) {
        return DeepSeekChatModel.builder()
                .deepSeekApi(deepSeekApi)
                .defaultOptions(DeepSeekChatOptions.builder().model(deepSeekModel).build())
                .build();
    }

    /**
     * 硅基流动
     */
    @Bean("myOpenAiChatModel")
    public OpenAiChatModel openAiChatModel(@Qualifier("myOpenAiApi") OpenAiApi openAiApi) {
        return OpenAiChatModel.builder()
                .openAiApi(openAiApi)
                .defaultOptions(OpenAiChatOptions.builder().model(openAiModel).build())
                .build();
    }
}

// 建议采用构造的方法注入
public ModelTestController(
        @Qualifier("myDashScopeChatModel") ChatModel dashScopeChatModel,
        @Qualifier("myDeepSeekChatModel") ChatModel deepSeekChatModel,
        @Qualifier("myOpenAiChatModel") ChatModel openAiChatModel) {
    this.dashScopeChatClient = ChatClient.builder(dashScopeChatModel).build();
    this.deepSeekChatClient = ChatClient.builder(deepSeekChatModel).build();
    this.openAiChatClient = ChatClient.builder(openAiChatModel).build();
}

@Bean("myDashScopeApi")
public DashScopeApi dashScopeApi() {
    return DashScopeApi.builder().apiKey(myDashScopeApiKey).build();
}
@Bean("myDeepSeekApi")
public DeepSeekApi deepSeekApi() {
    return DeepSeekApi.builder().apiKey(myDeepSeekApiKey).build();
}
@Bean("myDashScopeChatModel")
public DashScopeChatModel dashScopeChatModel(@Qualifier("myDashScopeApi") DashScopeApi dashScopeApi) {
    return DashScopeChatModel.builder().dashScopeApi(dashScopeApi).build();
}
@Bean("myDeepSeekChatModel")
public DeepSeekChatModel deepSeekChatModel(@Qualifier("myDeepSeekApi") DeepSeekApi deepSeekApi) {
    return DeepSeekChatModel.builder().deepSeekApi(deepSeekApi).build();
}

400-{"code":20012,"message":"Model does not exist. Please check it carefully.","data":null}

Spring AI 调用大模型的几种方案实践

Spring AI 调用大模型的几种方案实践

背景介绍

具体方案

1. 使用自动注入的方式调用

（1）导入对应依赖

更多推荐文章

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（2）配置 application.yml 文件

（3）Controller 调用

注意事项

2. 自定义 Bean 注册方式

（1）写好对应的配置

（2）Controller 里面使用

总结

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背景介绍

具体方案

1. 使用自动注入的方式调用

（1）导入对应依赖

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（3）Controller 调用

注意事项

2. 自定义 Bean 注册方式

（1）写好对应的配置

（2）Controller 里面使用

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