Spring AI ：Java 生态原生 AI 框架入门指南

Ne0inhk

16 Mar 2026 — 14 min read

在大模型席卷全球的技术浪潮下，Java 开发者们迫切需要一款贴合自身生态、低门槛接入 AI 能力的框架。Spring AI 的出现，恰好填补了这一空白 —— 它并非简单移植 Python 生态的现有方案，而是深度遵循 Spring 设计哲学，为 Java 和 Spring 开发者打造了原生的 AI 开发框架。本文将从 Spring AI 的核心概念、核心特性出发，结合实际环境搭建与首个对话案例，带大家快速上手这款框架，解锁 Java 生态与 AI 融合的全新可能。

一、什么是 Spring AI？

Spring AI 是面向 Java 和 Spring 生态的原生人工智能框架，其核心设计理念完全传承自 Spring：依赖注入、POJO 编程、模块化架构与可配置性。它重构了 AI 应用的全开发流程，让开发者无需关注底层模型的适配细节，就能像调用数据库、Web API 一样轻松集成聊天、文本嵌入、图像生成、语音处理等 AI 能力。

更重要的是，Spring AI 完美解决了多 AI 供应商适配的痛点 —— 通过 “一套接口，多种实现” 的统一抽象，开发者可以无缝切换 OpenAI、Anthropic、Bedrock、Hugging Face、Vertex AI、Ollama 等主流 AI 服务，无需修改核心业务代码。同时，它还支持企业内部数据与 AI 模型的快速关联，这正是检索增强生成（RAG）等高级场景的核心需求。

官网地址
官网地址：https://spring.io/projects/spring-ai
官方文档：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/index.html
中文文档：https://spring-ai.spring-doc.cn/docs/1.0.0/index.html

二、Spring AI 核心特性：为什么值得选？

Spring AI 覆盖了 AI 应用开发的全流程，其核心特性可以总结为以下 7 点，每一点都精准命中开发者的实际需求：

1. 全栈多供应商模型适配，覆盖主流 AI 能力

深度对接Anthropic、OpenAI等主流服务商，覆盖聊天交互、文本嵌入、多模态生成、语音交互、内容安全等核心能力。

聊天交互（文本对话、多轮上下文对话）

文本嵌入（语义向量转换，支撑语义搜索）

多模态生成（文生图、图生文）

语音交互（音频转录/语音转文字、文本转语音）

内容安全（敏感信息检测与审核）

所有模型统一接口封装，切换模型无需修改业务代码，提升项目灵活性与可扩展性。

2. 标准化抽象 API，统一调用体验

Spring AI 提供了 ChatClient、EmbeddingModel、ImageModel 等标准化接口，开发者无需关心底层模型的差异。支持同步/流式调用及模型高级功能（如OpenAI Function Calling），聚焦业务逻辑，提升开发效率。

3. 原生集成 Spring Boot，开箱即用

遵循Spring Boot设计理念，通过Starter依赖与自动装配实现AI组件一键集成，Spring Initializr可快速生成项目骨架，开箱即用，贴合Java开发者习惯。

4. 结构化输出与类型安全，降低维护成本

支持将AI非结构化响应自动解析映射到Java POJO，保障类型安全，避免繁琐的字符串解析与类型转换，降低维护成本。

5. 内置向量存储与 RAG 支持，激活私有知识库

Spring AI 集成了 PostgreSQL/pgvector、Pinecone、Qdrant、Redis、Weaviate 等主流向量数据库，提供元数据过滤、相似度检索能力；同时内置ETL流程，可快速搭建RAG系统，解决大模型“知识过期”“不懂私有数据”痛点。

6. 工具调用能力，打通业务系统闭环

原生支持模型驱动的工具调用，可将Spring Bean注册为AI可调用工具，实现AI自动调用业务接口、查询数据库等操作，例如：

调用天气 API 获取实时气象数据

查询企业 CRM 系统获取客户详情

执行业务数据统计与分析操作

实现AI与业务流程深度融合，让AI从“对话工具”升级为“业务智能入口”，打通需求到执行的全闭环。

三、快速上手：环境准备与 Deepseek 对话案例

理论再多不如实际动手，下面我们将通过一个完整的案例，教大家搭建 Spring AI 环境，并实现与 Deepseek 模型的对话交互。

3.1 环境要求
Spring AI 构建在 Spring Boot 3.x 之上，对环境有明确要求：

JDK：必须为 17 及以上版本（不支持 Java 8/11/16）
Maven：3.6 及以上版本
Spring Boot：3.x 系列（本文使用 3.5.0 版本）
JDK 17 安装步骤
下载地址：https://www.oracle.com/cn/java/technologies/downloads/#java17
安装路径建议：D:\Program Files\Java\jdk17\jdk（可自定义）
安装成功后，配置环境变量，也可以在 Spring Boot 项目中指定 JDK 版本。

3.2 创建 Spring Boot 项目
Step 1：访问 Spring Initializr：https://start.spring.io/，或在 IDEA 中直接创建 New Module。项目配置如下：
Name：Weiz-SpringAI-QuickStart
Group：com.example
Artifact：Weiz-SpringAI-QuickStart
Package name：com.example.weizspringai
Language：Java
JDK：17
Spring Boot：3.5.3
Packaging：Jar

Step 2：Spring Boot版本选择3.5.x，依赖选择：仅需添加「Spring Web」依赖（后续通过 Maven 引入 Spring AI 相关依赖）。

创建完成后的项目结构如下：

Weiz-SpringAI-QuickStart/ ├── src/ │ ├── main/ │ │ ├── java/ │ │ │ └── com/ │ │ │ └── example/ │ │ │ └── weizspringai/ │ │ │ └── WeizSpringAiQuickStartApplication.java │ │ └── resources/ │ │ └── application.properties │ └── test/ └── pom.xml

Step 3：配置 pom.xml 依赖

在 pom.xml 中添加 Spring AI 相关依赖，核心是导入 Spring AI BOM 统一管理版本，并引入 Deepseek 模型 starter：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>com.example</groupId><artifactId>Weiz-SpringAI</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version></parent><artifactId>Weiz-SpringAI-QuickStart</artifactId><name>Weiz-SpringAI-QuickStart</name><description>Weiz-SpringAI-QuickStart</description><properties><java.version>17</java.version><maven.compiler.source>17</maven.compiler.source><maven.compiler.target>17</maven.compiler.target></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-deepseek</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build></project>

Step 4：配置 application.properties
在 src/main/resources/application.properties 中配置 Deepseek 模型的基础信息：

spring.application.name=Weiz-SpringAI-QuickStart server.port=8080 # Deepseek URL spring.ai.deepseek.base-url=https://api.deepseek.com spring.ai.deepseek.api-key=你的Deepseek appkey spring.ai.deepseek.chat.options.model=deepseek-chat 注意：Deepseek API 密钥需要在 Deepseek 官网注册获取，替换配置中的占位符。

Step 5：编写 ChatController
创建 com.example.weizspringai.controller 包，并编写 ChatController 类，实现与 Deepseek 模型的交互：

importorg.springframework.ai.deepseek.DeepSeekChatModel;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController@RequestMapping("/ai")publicclassChatController{@AutowiredprivateDeepSeekChatModel chatModel;@PostMapping("/chat")publicChatResponsechat(@RequestBodyChatRequest chatRequest){String resp = chatModel.call(chatRequest.getMessage());returnnewChatResponse(resp);}}

Step 6：启动并测试
运行 WeizSpringAiEmbeddingApplication.java 启动项目。
浏览器访问：http://localhost:8080/ai/chat?message=你是谁，即可看到模型响应：
你好！我是DeepSeek，由深度求索公司创造的AI助手！😊 我是一个纯文本模型，虽然不支持多模态识别功能，但我有文件上传功能，可以帮你处理图像、txt、pdf、ppt、word、excel等文件，并从中读取文字信息进行分析处理。我完全免费使用，拥有128K的上下文长度，还支持联网搜索（需要你在Web/App中手动点开联网搜索按键）。你可以通过官方应用商店下载我的App来使用。我很乐意帮助你解答问题、处理文档、进行对话交流等等！有什么我可以帮你的吗？无论是学习、工作还是日常生活中的问题，我都很愿意协助你！✨

四、实战进阶：流式响应与可视化界面优化

前面使用SpringAI 快速整合DeepSeek，实现了与大模型对话的功能，但是，这个项目存在两个不足：
1. 无可视化交互界面；
2. AI 响应为一次性返回，缺乏实时感。下面对项目进行优化升级。
Step 1：实现流式返回接口
在ChatController 中，创建新接口/ai/chatStream接口。

@PostMapping("/chatStream")publicSseEmitterchatStream(@RequestBodyChatRequest chatRequest){SseEmitter emitter =newSseEmitter(Long.MAX_VALUE);Flux<String> stream = chatModel.stream(chatRequest.getMessage()); stream.subscribe( chunk ->{try{ChatResponse chatResponse =newChatResponse(); chatResponse.setResponse(chunk); chatResponse.setCode(200); chatResponse.setMessage("streaming");String json = objectMapper.writeValueAsString(chatResponse); emitter.send(SseEmitter.event().data(json).build());}catch(IOException e){ emitter.completeWithError(e);}}, error ->{ emitter.completeWithError(error);},()->{ emitter.complete();});return emitter;}

Step 2：创建可视化聊天界面
为了更直观地与模型交互，我们可以在 src/main/resources/static 目录下创建 index.html，实现简单的聊天界面：

<!DOCTYPE html><html lang="zh-CN"><head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>AI 聊天助手（流式响应）</title><style>*{ margin:0; padding:0; box-sizing: border-box;} body { font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,"Helvetica Neue",Arial, sans-serif; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); height:100vh; display: flex; justify-content: center; align-items: center;}.chat-container { width:800px; height:600px; background: white; border-radius:16px; box-shadow:020px 60px rgba(0,0,0,0.3); display: flex; flex-direction: column; overflow: hidden;}.chat-header { background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); padding:20px; color: white;}.chat-header h1 { font-size:24px; font-weight:600;}.chat-header p { font-size:14px; opacity:0.9; margin-top:5px;}.chat-messages { flex:1; padding:20px; overflow-y: auto; background: #f5f5f5;}.message { margin-bottom:16px; display: flex; align-items: flex-start;}.message.user { justify-content: flex-end;}.message.assistant { justify-content: flex-start;}.message-content { max-width:70%; padding:12px 16px; border-radius:12px; line-height:1.5; word-wrap:break-word;}.message.user .message-content { background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; border-bottom-right-radius:4px;}.message.assistant .message-content { background: white; color: #333; border-bottom-left-radius:4px; box-shadow:02px 8px rgba(0,0,0,0.1);}.chat-input-container { padding:20px; background: white; border-top:1px solid #e0e0e0;}.chat-input-form { display: flex; gap:12px;} #messageInput { flex:1; padding:12px 16px; border:2px solid #e0e0e0; border-radius:24px; font-size:16px; outline: none; transition: border-color 0.3s;} #messageInput:focus { border-color: #667eea;} #sendButton { padding:12px 32px; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; border: none; border-radius:24px; font-size:16px; font-weight:600; cursor: pointer; transition: transform 0.2s, box-shadow 0.2s;} #sendButton:hover { transform:translateY(-2px); box-shadow:04px 12px rgba(102,126,234,0.4);} #sendButton:active { transform:translateY(0);} #sendButton:disabled { background: #ccc; 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messageDiv.className = `message ${isUser ?'user': 'assistant'}`;const messageContent = document.createElement('div'); messageContent.className = 'message-content'; messageContent.textContent = content; messageDiv.appendChild(messageContent); chatMessages.appendChild(messageDiv);// 滚动到底部 chatMessages.scrollTop = chatMessages.scrollHeight;}// 添加加载消息 function addLoadingMessage(){removeWelcomeMessage();const messageDiv = document.createElement('div'); messageDiv.className = 'message assistant'; messageDiv.id = 'loadingMessage';const messageContent = document.createElement('div'); messageContent.className = 'message-content typing'; messageContent.textContent = 'AI 正在思考'; messageDiv.appendChild(messageContent); chatMessages.appendChild(messageDiv); chatMessages.scrollTop = chatMessages.scrollHeight;}// 移除加载消息 function removeLoadingMessage(){const loadingMessage = document.getElementById('loadingMessage');if(loadingMessage){ loadingMessage.remove();}}// 发送消息（流式响应） async function sendMessage(message){addMessage(message,true);addLoadingMessage(); sendButton.disabled =true; messageInput.disabled =true;try{const response = await fetch('/ai/chatStream',{ method:'POST', headers:{ 'Content-Type': 'application/json',}, body: JSON.stringify({ message: message })});if(!response.ok){thrownewError('网络请求失败');}removeLoadingMessage();// 创建一个新的消息容器用于显示流式响应const messageDiv = document.createElement('div'); messageDiv.className = 'message assistant'; messageDiv.id = 'currentStreamMessage';const messageContent = document.createElement('div'); messageContent.className = 'message-content'; messageContent.textContent = ''; messageDiv.appendChild(messageContent); chatMessages.appendChild(messageDiv); chatMessages.scrollTop = chatMessages.scrollHeight;// 处理流式响应const reader = response.body.getReader();const decoder =newTextDecoder(); let fullText = '';while(true){const{ done, value }= await reader.read();if(done)break;// 解码并解析数据const chunk = decoder.decode(value,{ stream:true});// 尝试解析 JSON 行const lines = chunk.split('\n').filter(line => line.trim());for(const line of lines){try{// 移除可能的数据前缀（如 "data:"）const cleanLine = line.replace(/^data:\s*/, '').trim();if(!cleanLine)continue;const jsonStr = cleanLine.replace(/,$/, '').trim();const data = JSON.parse(jsonStr);if(data.response){ fullText += data.response; 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Step 3：启动并测试
重启项目后，访问 http://localhost:8080，即可通过可视化界面与 AI 聊天，例如输入 “你好”，模型会流式返回。

总结

本文我们从 Spring AI 的核心概念出发，详细介绍了它的 7 大核心特性，并通过一个完整的 Deepseek 对话案例，带大家完成了环境搭建、依赖配置、代码编写与测试的全流程。Spring AI 的核心优势在于 “原生集成 Spring 生态” 与 “统一抽象接口”，让 Java 开发者无需跨生态就能快速接入 AI 能力，极大降低了 AI 应用的开发门槛。