1.面试题目 #

请详细阐述什么是Spring AI框架？它的核心目标和设计理念是什么？并请列举并解释Spring AI框架的至少五项核心特性，说明这些特性如何帮助Java开发者更高效地构建AI应用。

2. 参考答案 #

2.1 Spring AI框架的定义与核心目标 #

定义： Spring AI是一个基于Spring生态系统的AI应用开发框架。它旨在将AI功能与Spring应用无缝集成，为Java开发者提供一套统一、简化的API和抽象层。

核心目标与设计理念：

• 简化集成： 主要目标是简化AI功能与Spring应用的集成过程。
• 统一API： 提供统一的API和抽象，屏蔽底层AI大模型及相关技术的实现差异。
• 便捷开发： 让Java开发者能够更便捷地接入和使用各种AI大模型及相关技术，无需深入了解复杂的底层细节。
• 提升效率与可维护性： 通过提供一系列开箱即用的特性和组件，提升AI应用的开发效率和长期可维护性。

2.2 Spring AI框架的核心特性 #

Spring AI框架通过以下核心特性，显著提升了AI应用开发的效率和灵活性：

2.2.1 跨AI供应商的可移植API支持 #

解释： Spring AI为聊天、文本转图像和嵌入模型等提供了统一的API接口。这意味着开发者可以使用一套API与不同AI供应商的模型进行交互，无需为每个供应商学习不同的SDK。

优势： 支持同步和流式调用，并能访问特定模型的功能，大大提高了应用的可移植性和灵活性，降低了供应商锁定的风险。

代码示例：

// 统一的API接口，支持不同供应商
@Autowired
private ChatClient chatClient;

public String generateResponse(String prompt) {
    return chatClient.prompt()
        .user(prompt)
        .call()
        .content();
}

2.2.2 广泛的AI模型供应商支持 #

解释： 框架原生支持包括OpenAI、微软Azure、Anthropic、Google、Ollama在内的主流AI模型供应商。

优势： 开发者可以根据项目需求、成本或性能考量，灵活选择和切换不同的AI模型，无需修改大量代码。

配置示例：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: gpt-4
    azure:
      openai:
        endpoint: ${AZURE_OPENAI_ENDPOINT}
        api-key: ${AZURE_OPENAI_API_KEY}

2.3.3 结构化输出 #

解释： Spring AI能够将AI模型的自由文本输出自动映射到Java POJO（Plain Old Java Objects）。

优势： 这极大地简化了后端应用对AI模型结果的处理。开发者可以直接使用强类型对象，而不是进行复杂的字符串解析和错误处理，提高了代码的健壮性和可维护性。

代码示例：

// 定义目标POJO
public class UserProfile {
    private String name;
    private int age;
    private String email;
    // getter和setter
}

// 自动转换为结构化输出
public UserProfile extractUserProfile(String input) {
    return chatClient.prompt()
        .user(input)
        .call()
        .entity(UserProfile.class);  // 自动转换为POJO
}

2.4.4 向量数据库集成 #

解释： 框架支持与多种主流向量数据库（如Pinecone、Weaviate、Chroma等）的集成，并提供了跨向量存储的可移植API。

优势： 这对于构建RAG（检索增强生成）应用至关重要，使得开发者可以方便地管理和检索外部知识，增强LLM的回答能力。

代码示例：

@Service
public class VectorSearchService {

    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;

    public List<Document> searchSimilar(String query) {
        return vectorStore.similaritySearch(query);
    }
}

2.5.5 工具/函数调用 (Tool/Function Calling) #

解释： 支持模型请求执行客户端定义的工具和函数。这意味着AI模型可以根据对话上下文，自主决定调用外部工具（如查询数据库、调用API、执行代码等）来完成特定任务。

优势： 极大地扩展了AI模型的能力边界，使其能够执行超出其预训练知识范围的实时操作和复杂任务。

代码示例：

@Component
public class WeatherTool implements Function<WeatherRequest, WeatherResponse> {

    @Override
    public WeatherResponse apply(WeatherRequest request) {
        // 调用天气API
        return weatherService.getCurrentWeather(request.getLocation());
    }
}

// 注册工具
@Bean
public Function<WeatherRequest, WeatherResponse> weatherFunction() {
    return new WeatherTool();
}

2.6.6 ETL框架 #

解释： 提供了文档抽取、转换和加载（ETL）的组件。

优势： 这些组件专门用于数据工程和RAG知识库的构建，简化了从各种数据源准备和处理文档以供AI模型使用的过程。

代码示例：

@Component
public class DocumentProcessor {

    public void processDocuments() {
        // 文档加载
        List<Document> documents = documentReader.read("classpath:documents/*.pdf");

        // 文档转换
        List<Document> transformedDocs = documentTransformers
            .stream()
            .reduce(documents, (docs, transformer) -> 
                docs.stream()
                    .map(transformer::transform)
                    .collect(Collectors.toList()),
                (a, b) -> b);

        // 文档存储
        vectorStore.add(transformedDocs);
    }
}

2.7.7 Spring Boot自动配置与启动器 #

解释： 为AI模型和向量存储提供了自动配置和Starter依赖。

优势： 遵循Spring Boot的"约定优于配置"原则，极大地简化了项目配置和依赖管理，开发者可以快速启动和运行AI应用。

Maven依赖示例：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-M4</version>
</dependency>

2.8 ChatClient API #

解释： 提供了类似于WebClient和RestClient的响应式API。

优势： 这种响应式编程风格的API提高了与AI模型交互的便捷性和效率，特别适用于需要处理大量并发请求或流式响应的场景。

代码示例：

@Service
public class ReactiveChatService {

    @Autowired
    private ChatClient chatClient;

    public Flux<String> streamResponse(String prompt) {
        return chatClient.prompt()
            .user(prompt)
            .stream()
            .content();
    }
}

2.9.9 Advisors API #

解释： 一种拦截器机制，封装了常见的AI功能，如对话记忆、RAG等，并支持自定义扩展。

优势： 开发者可以在调用AI前后执行额外的操作，实现横切关注点（如日志记录、性能监控、上下文管理等），提高了代码的模块化和可扩展性。

代码示例：

@Component
public class LoggingAdvisor implements CallAroundAdvisor {

    @Override
    public ChatResponse aroundCall(CallAroundAdvisorInput input, 
                                 CallAroundAdvisorChain chain) {
        log.info("AI调用开始: {}", input.getRequest().getInstructions());

        ChatResponse response = chain.next(input);

        log.info("AI调用完成，响应长度: {}", response.getResult().getOutput().getContent().length());

        return response;
    }
}

2.3 实际应用场景 #

2.3.1 智能客服系统 #

@Service
public class CustomerService {

    @Autowired
    private ChatClient chatClient;

    public String handleCustomerQuery(String query) {
        return chatClient.prompt()
            .system("你是一个专业的客服助手，请友好地回答客户问题。")
            .user(query)
            .call()
            .content();
    }
}

2.3.2 RAG知识问答系统 #

@Service
public class KnowledgeQAService {

    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;

    @Autowired
    private ChatClient chatClient;

    public String answerQuestion(String question) {
        // 检索相关文档
        List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(question);

        // 构建上下文
        String context = relevantDocs.stream()
            .map(Document::getContent)
            .collect(Collectors.joining("\n"));

        // 生成回答
        return chatClient.prompt()
            .system("基于以下上下文回答问题：" + context)
            .user(question)
            .call()
            .content();
    }
}

2.4 总结 #

Spring AI框架通过其丰富的特性和组件，为Java开发者提供了一个强大而灵活的AI应用开发平台。这些特性共同构成了Spring AI框架的强大基础，使得Java开发者能够以Spring的开发范式，高效、灵活地构建和部署各种AI应用，同时保持代码的可维护性和可扩展性。

关键优势总结：

• 统一抽象： 屏蔽不同AI供应商的差异
• 类型安全： 结构化输出提供强类型支持
• 响应式编程： 支持高并发和流式处理
• 模块化设计： 通过Advisor等机制实现横切关注点
• 开箱即用： Spring Boot自动配置简化开发流程