Spring AI 项目新手入门指南（2026年最新视角）
Spring AI 是 Spring 生态专门为生成式AI（大模型）应用打造的应用框架，目标是让 Java/Spring 开发者也能像 Python 开发者用 LangChain/LlamaIndex 一样优雅、高效、可维护地开发 AI 应用。
截至2026年1月，Spring AI 已经正式发布了 1.0 GA 版本（2025年5月），目前是企业级大模型应用最推荐的 Java 框架之一。
一、为什么选择 Spring AI？（对比视角）
| 维度 | LangChain/LlamaIndex | Spring AI | 备注 |
|---|---|---|---|
| 主要语言 | Python | Java / Kotlin | — |
| 企业级友好度 | ★★★ | ★★★★★ | Spring Boot 生态完整 |
| 生产级特性 | 中等 | 非常强（虚拟线程、GraalVM、Micrometer） | 原生支持云原生、Serverless |
| 模型切换成本 | 中等 | 极低（改个配置即可） | 统一抽象层最彻底 |
| RAG/Agent/Memory | 非常完善 | 已追平主流功能（1.0+） | 持续快速迭代 |
| 国内模型支持 | 一般 | 很好（通义、豆包、DeepSeek等社区适配） | 有官方+社区双轨道 |
| 学习曲线（Java人） | 陡峭 | 平缓 | 基本就是 Spring Boot 那一套 |
一句话总结：如果你主要做 Java 体系，想做生产级、长期维护的大模型应用，Spring AI 是目前 2025-2026 年最务实的选择。
二、快速上手最短路径（建议路线图）
阶段0：环境准备（5分钟）
- JDK 17+（推荐 21 / 23）
- Maven / Gradle（推荐 Maven）
- 一个大模型 API Key（至少准备一个）
- OpenAI（最标准）
- 通义千问（阿里云）
- DeepSeek（性价比之王）
- 智谱GLM / 豆包 / Moonshot 等
阶段1：最快跑通 Hello World（最推荐方式）
使用 start.spring.io 一键生成（2026年已非常完善）
- 打开 https://start.spring.io
- 选择：
- Project: Maven
- Language: Java
- Spring Boot: 3.3.x 或 3.4.x（最新稳定版）
- Java: 21 或 23
- Dependencies 搜索并添加（至少选一个模型）：
- OpenAI
- 或 Aliyun DashScope（通义）
- 或 DeepSeek（社区starter）
- 可选再加：PGVector（向量库）、Spring Web
- 生成 → 解压 → 打开 IDE
- 配置 application.properties / yml（最重要一步！）
# OpenAI 示例（最标准）
spring:
ai:
openai:
api-key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
chat:
options:
model: gpt-4o-mini # 或 gpt-4o, o1-mini 等# 通义千问 示例（国内推荐）
spring:
ai:
dashscope:
api-key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
chat:
options:
model: qwen-max-latest # 或 qwen-plus, qwen-turbo 等- 创建一个简单的 Controller 或 CommandLineRunner
@RestController
@RequiredArgsConstructor
public class ChatController {
private final ChatClient chatClient; // Spring AI 自动注入
@GetMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam String question) {
return chatClient.prompt()
.user(question)
.call()
.content();
}
}或者更命令行风格（适合快速测试）：
@Bean
CommandLineRunner runner(ChatClient.Builder builder) {
return args -> {
ChatClient client = builder.build();
String answer = client.prompt()
.user("给我讲一个程序员最害怕的冷笑话")
.call()
.content();
System.out.println("AI回答：" + answer);
};
}恭喜！你已经完成了 Spring AI 的 Hello World 级接入！
三、新手最容易踩的几个坑（2026年现状）
- 依赖版本冲突（最常见）
- 强烈建议使用 Spring AI 的 BOM 管理版本
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
<version>1.0.0</version> <!-- 看官网最新版 -->
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>- 模型名字写错（国内模型最容易错）
- 通义：qwen-max-latest / qwen-plus / qwen-turbo
- DeepSeek：deepseek-chat / deepseek-reasoner
- 智谱：glm-4-flash / glm-4-plus
- 忘记设置流式输出（生产基本都要流式）
chatClient.prompt()
.user("写一篇800字产品介绍")
.stream() // 这一行！！
.content()
.subscribe(System.out::println); // 或用 WebFlux 返回 Flux<String>- Prompt 写得太随意 → 效果很差
推荐最基础但好用的结构化 Prompt 模板写法（后面会深入讲）：
String template = """
你是一位专业{role}，请用{style}风格回答以下问题：
{question}
回答要求：
- 条理清晰，用编号或项目符号
- 控制在{length}字以内
""";四、2026年新手推荐进阶学习路径（建议顺序）
- 掌握 ChatClient 核心API（必须）
- 学会使用 PromptTemplate + MessageChatTemplate（极大提升可维护性）
- 实现简单的会话记忆（ChatMemory）
- 做最少代码的 RAG（先用 PGVector 或 Chroma）
- 体验 Function Calling / Tool Calling（最有生产价值）
- 尝试 Advisors（过滤、日志、限流、脱敏等）
- 最后再研究 MCP（Model Context Protocol）+ AI Agent（ReAct / Manas 等）
一句话总结目前（2026年初）最推荐的学习顺序：
ChatClient → Prompt → Memory → RAG → Tool Calling → Advisors → Agent
祝你早日用 Spring AI 开发出真正落地的、好用的大模型业务应用！
有具体方向想深入（RAG / Agent / 多模态 / 国产模型优化 / 限流/鉴权等），欢迎继续提问～ 😄
