使用SpringAI实现对话机器人

一、spring-ai实现对话机器人

step1.引入spring-ai的依赖管理项

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

在项目pom.xml中添加spring-ai的版本信息：

<spring-ai.version>1.1.2</spring-ai.version>

step2.引入模型对应的依赖
如：引入spring-ai-ollama的依赖：

<dependency>
   <groupId>org.springframework.ai</groupId>
   <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

SpringAI完全适配了SpringBoot的自动装配功能，而且给不同的大模型提供了不同的starter，比如：

模型/平台	starter
Anthropic	<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-anthropic-spring-boot-starter</artifactId> </dependency>
Azure OpenAI	<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-azure-openai-spring-boot-starter</artifactId> </dependency>
DeepSeek	<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId> </dependency>
Hugging Face	<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-huggingface-spring-boot-starter</artifactId> </dependency>
Ollama	<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId> </dependency>
OpenAI	<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId> </dependency>

step3.配置模型

以ollama为例，我们将application.properties修改为application.yaml，然后添加下面的内容：

spring:
  application:
    name: ai-demo
  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434 # ollama服务地址， 这就是默认值
      chat:
        model: deepseek-r1:7b # 模型名称
        options:
          temperature: 0.8 # 模型温度，影响模型生成结果的随机性，越小越稳定

以openai为例，添加下面的内容：

spring:
  ai:
    openai:
      base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: qwen-max-latest #模型名称
          temperature: 0.8 #模型温度,值越大,输出结果越随机

step4.配置客户端
ChatClient中封装了与AI大模型对话的各种API，同时支持同步式或响应式交互。

不过，在使用之前，首先我们需要声明一个ChatClient。
在config包下新建一个Configuration类：

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class CommonConfiguration {

    // 注意参数中的model就是使用的模型，这里用了Ollama，也可以选择OpenAIChatModel
    @Bean
    public ChatClient chatClient(OllamaChatModel model) {
        return ChatClient.builder(model) // 创建ChatClient工厂
                .build(); // 构建ChatClient实例

    }
}

step5. 同步调用

我们定义一个Controller，在其中接收用户发送的提示词，然后把提示词发送给大模型，交给大模型处理，拿到结果后返回。

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RequiredArgsConstructor
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {

    private final ChatClient chatClient;
    @RequestMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam(defaultValue = "讲个笑话") String prompt) {
        return chatClient
                .prompt(prompt) // 传入user提示词
                .call() // 同步请求，会等待AI全部输出完才返回结果
                .content(); //返回响应内容
    }
}

注意，基于call()方法的调用属于同步调用，需要所有响应结果全部返回后才能返回给前端。

step6.流式调用

在SpringAI中使用了WebFlux技术实现流式调用。

修改ChatController中的chat方法：

// 注意看返回值，是Flux<String>，也就是流式结果，另外需要设定响应类型和编码，不然前端会乱码
@RequestMapping(value = "/chat", produces = "text/html;charset=UTF-8")
public Flux<String> chat(@RequestParam(defaultValue = "讲个笑话") String prompt) {
    return chatClient
            .prompt(prompt)
            .stream() // 流式调用
            .content();
}

step7.System设定
在SpringAI中，设置System信息非常方便，不需要在每次发送时封装到Message，而是创建ChatClient时指定即可。
我们修改Configuration中的代码，给ChatClient设定默认的System信息：

@Bean
public ChatClient chatClient(OllamaChatModel model) {
    return ChatClient.builder(model) // 创建ChatClient工厂实例
            .defaultSystem("")
            .defaultAdvisors(new SimpleLoggerAdvisor())
            .build(); // 构建ChatClient实例

}