Spring AI教程（三）：如何使用Spring AI进行实际项目开发

Spring AI教程（三）：如何使用Spring AI进行实际项目开发

在前两篇文章中，我们介绍了Spring AI的基本概念和核心功能。这篇文章将重点介绍如何在实际项目中使用Spring AI，并提供详细的代码示例，帮助你快速上手。

准备工作

在开始之前，请确保你已经设置好了Spring Boot项目，并添加了Spring AI相关的依赖。你可以在

pom.xml

文件中添加以下依赖：

<dependency><groupId>com.example</groupId><artifactId>spring-ai</artifactId><version>1.0.0</version></dependency>

配置Spring AI

首先，我们需要配置Spring AI，以便连接到我们选择的AI模型提供商和向量数据库。在

application.properties

文件中添加以下配置：

spring.ai.provider=openai
spring.ai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY

spring.ai.vector-database.provider=redis
spring.ai.vector-database.url=redis://localhost:6379

创建AI服务

接下来，我们将创建一个服务类，用于与AI模型进行交互。以下是一个简单的聊天服务示例：

importorg.springframework.stereotype.Service;importcom.example.springai.OpenAiChatService;@ServicepublicclassChatService{privatefinalOpenAiChatService openAiChatService;publicChatService(OpenAiChatService openAiChatService){this.openAiChatService = openAiChatService;}publicStringchat(String prompt){return openAiChatService.chat(prompt);}}

创建控制器

我们还需要创建一个控制器，用于处理HTTP请求并调用我们的服务。以下是一个简单的控制器示例：

importorg.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestControllerpublicclassChatController{privatefinalChatService chatService;publicChatController(ChatService chatService){this.chatService = chatService;}@GetMapping("/chat")publicStringchat(@RequestParamString prompt){return chatService.chat(prompt);}}

使用向量数据库

除了与AI模型交互，Spring AI还支持向量数据库，用于存储和检索向量数据。以下是一个使用Redis向量数据库的示例：

importorg.springframework.stereotype.Service;importcom.example.springai.VectorDatabaseService;importjava.util.List;@ServicepublicclassVectorService{privatefinalVectorDatabaseService vectorDatabaseService;publicVectorService(VectorDatabaseService vectorDatabaseService){this.vectorDatabaseService = vectorDatabaseService;}publicvoidsaveVector(String id,List<Float> vector){
        vectorDatabaseService.saveVector(id, vector);}publicList<Float>getVector(String id){return vectorDatabaseService.getVector(id);}}

创建向量控制器

我们还需要一个控制器来处理向量数据的存储和检索：

importorg.springframework.web.bind.annotation.*;importjava.util.List;@RestControllerpublicclassVectorController{privatefinalVectorService vectorService;publicVectorController(VectorService vectorService){this.vectorService = vectorService;}@PostMapping("/vector")publicvoidsaveVector(@RequestParamString id,@RequestBodyList<Float> vector){
        vectorService.saveVector(id, vector);}@GetMapping("/vector")publicList<Float>getVector(@RequestParamString id){return vectorService.getVector(id);}}

完整示例

以下是一个完整的Spring Boot应用程序示例，展示了如何使用Spring AI进行实际项目开发：

importorg.springframework.boot.SpringApplication;importorg.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplicationpublicclassSpringAiApplication{publicstaticvoidmain(String[] args){SpringApplication.run(SpringAiApplication.class, args);}}

结论

通过上述示例，我们展示了如何在实际项目中使用Spring AI，包括配置AI模型提供商和向量数据库、创建服务和控制器等。希望这些示例能帮助你快速上手Spring AI，并在你的项目中实现强大的AI功能。

下一篇文章中，我们将探讨更多高级功能和使用技巧，帮助你进一步优化和扩展你的AI应用。