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Spring AI Alibaba - 聊天机器人快速上手

java 2025/8/13 19:31:49

本节对应 Github：https://github.com/JCodeNest/JCodeNest-AI-Alibaba/tree/master/spring-ai-alibaba-helloworld

本文将以阿里巴巴的通义大模型为例，通过 Spring AI Alibaba 组件，手把手带你完成从零到一的构建过程：首先，创建一个基础的智能聊天机器人；然后，为其赋予核心的 “记忆” 能力，让它能够理解上下文，进行连贯的多轮对话。

阿里云通义大模型: 这是由阿里云推出的一系列功能强大的语言模型。通过阿里云百炼平台，Java 仔们可以方便地获取 API-KEY，从而在自己的应用中调用这些模型，实现文本生成、对话、嵌入等多种 AI 功能。

1. 构建聊天机器人

我们的第一步是构建一个可以进行单次问答的聊天机器人。它能接收用户的问题，并返回通义模型的回答。

1.1 环境准备

在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：

JDK 17 或更高版本: Spring AI 基于 Spring Boot 3.x，因此需要 Java 17+。
Maven 或 Gradle: 用于项目构建和依赖管理。
阿里云 API-KEY: 访问并登录阿里云百炼平台，创建并获取一个有效的 API-KEY。

1.2 项目初始化和依赖配置

首先，我们需要在 pom.xml 中引入 spring-ai-alibaba-starter-dashscope 依赖。它会通过 Spring Boot 的自动装配机制，为我们准备好与通义模型通信所需的核心实例，如 ChatClient。

<!-- 管理 Spring AI Alibaba 的所有依赖版本 -->
<dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-bom</artifactId><version>1.0.0.2</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies>
</dependencyManagement><!-- 核心依赖：连接通义大模型 -->
<dependencies><dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId></dependency>
</dependencies>

1.3 配置 API-KEY

获取到 API-KEY 后，最安全和推荐的方式是将其配置为环境变量。Spring AI Alibaba 会自动读取该变量。

export AI_DASHSCOPE_API_KEY=${替换为你的有效API-KEY}

或者你可以在 application.yml 中进行如下配置：

spring:ai:dashscope:api-key: <替换为你的有效API-KEY>

1.4 编写核心代码

接下来，我们创建一个 Controller 来处理用户的聊天请求。

package cn.jcodenest.ai.hello.controller;import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.chat.DashScopeChatOptions;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;/*** 用户聊天 Controller** @author JCodeNest* @version 1.0.0* @since 2025/8/12* <p>* Copyright (c) 2025 JCodeNest-AI-Alibaba* All rights reserved.*/
@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {private final ChatClient dashScopeChatClient;/*** 通过构造函数注入 ChatClient.Builder*/public ChatController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {this.dashScopeChatClient = chatClientBuilder// 设置默认的系统级提示词（System Prompt），为 AI 设定角色和行为准则.defaultSystem("你是一个博学的智能聊天助手，请根据用户提问，结合上下文进行友好、专业地回答！")// 设置默认的模型参数，如 topP、温度等.defaultOptions(DashScopeChatOptions.builder()// topP 参数，控制生成文本的多样性.withTopP(0.8).build()).build();}/*** 简单问答接口** @param query 用户问题* @return 模型回答*/@GetMapping("/simple")public String simpleChat(@RequestParam(value = "query", defaultValue = "你好，请介绍一下你自己。") String query) {// 使用 prompt() 方法包装用户问题，调用 call().content() 获取模型回答return dashScopeChatClient.prompt(query).call().content();}/*** 流式响应接口，实现打字机效果** @param query 用户问题* @return 模型回答流*/@GetMapping("/stream")public Flux<String> streamChat(@RequestParam(value = "query", defaultValue = "请给我讲一个关于程序员的笑话") String query) {// 调用 stream().content() 返回一个 Flux<String> 对象return dashScopeChatClient.prompt(query).stream().content();}
}

代码剖析：

我们通过构造函数注入了 ChatClient.Builder，这是一个工厂类，用于以链式调用的方式构建和配置 ChatClient 实例。
defaultSystem(): 设置一个系统级的提示词，这对于定义 AI 的角色和行为至关重要。
defaultOptions(): 配置与模型交互时的默认参数。DashScopeChatOptions 提供了丰富的配置项。这些参数也可以在每次调用时动态指定，灵活性非常高。
simpleChat(): 这是最基础的调用方式，一次性返回完整的模型响应。
streamChat(): 通过返回 Flux<String>，实现了流式响应。这在前端可以轻松实现 “打字机” 的实时显示效果，极大地提升了用户体验。

上述简单聊天的完整流程：

基础调用测试结果如下：

流式调用测试结果如下：

2. 为你的机器人赋予记忆

上面的机器人虽然能回答问题，但它是 “健忘” 的。你问它第二个问题时，它完全不记得第一个问题是什么。为了实现真正的对话，我们必须为它增加记忆能力。

例如，当你再问他前面的信息时，他就忘记了：

2.1 为什么需要记忆？

HTTP 协议本身是无状态的，LLM 的 API 调用在默认情况下也是如此。每一次请求都是独立的，模型不会保留之前的对话信息。要让对话持续下去，我们必须在每次请求时，将之前的聊天记录一并发送给模型。

虽然可以手动在代码中维护一个对话历史列表，但这会迅速增加代码的复杂性和维护成本。幸运的是，Spring AI 提供了优雅的解决方案——Chat Memory。

2.2 Spring AI 的记忆解决方案

Spring AI 通过 ChatMemory 接口和 Advisor（AOP 中的 “通知”）设计模式来解决记忆问题。Advisor 可以在 ChatClient 调用前后执行额外的逻辑，例如：

调用前: 从存储中加载历史对话记录，并将其添加到当前的请求中。
调用后: 将本次新的问答对（用户问题和模型回答）保存到存储中。

Spring AI Alibaba 提供了多种开箱即用的记忆存储方案，如 jdbc, redis, elasticsearch。下面我们以最通用的 JDBC (使用 MySQL) 为例进行演示。

2.3 使用 JDBC 持久化记忆

在 pom.xml 中追加 jdbc-memory 和 mysql 驱动的依赖。

<dependencies><!-- Spring AI JDBC 记忆组件 --><dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter-memory-jdbc</artifactId></dependency><!-- MySQL 数据库驱动 --><dependency><groupId>com.mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-j</artifactId></dependency>
</dependencies>

在 application.yaml 文件中配置数据库连接信息。

spring:datasource:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8username: your_usernamepassword: your_password# 建议开启，让 Hibernate 自动创建或更新表结构jpa:hibernate:ddl-auto: update

注意: JdbcChatMemoryRepository 在应用启动时会自动检测并创建名为 ai_chat_memory 的数据表，用于存储对话记录。确保你的数据库用户有 DDL 权限，或提前手动建表。

create table ai_chat_memory
(id                         bigint auto_increment  primary key,conversation_id  varchar(256) not null,content                longtext     not null,type                    varchar(100) not null,timestamp          timestamp    not null,constraint chk_message_type  check (`type` in ('USER', 'ASSISTANT', 'SYSTEM', 'TOOL'))
);

现在，我们来改造 ChatController，为其注入记忆能力。

@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {private final ChatClient dashScopeChatClient;// 注入 JdbcTemplate 用于数据库操作public ChatController(JdbcTemplate jdbcTemplate, ChatClient.Builder chatClientBuilder) {// 1. 构造基于 JDBC 的 ChatMemoryRepositoryChatMemoryRepository chatMemoryRepository = MysqlChatMemoryRepository.mysqlBuilder().jdbcTemplate(jdbcTemplate).build();// 2. 构造一个窗口化的 ChatMemory，它使用上面的 RepositoryChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.builder().chatMemoryRepository(chatMemoryRepository).build();// 3. 将 ChatMemory 包装成一个 Advisor，并注册到 ChatClientthis.dashScopeChatClient = chatClientBuilder.defaultSystem("你是一个博学的智能聊天助手，请根据用户提问，结合上下文进行友好、专业地回答！")// 关键：注册 MessageChatMemoryAdvisor.defaultAdvisors(MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build()).defaultOptions(DashScopeChatOptions.builder().withTopP(0.8).build()).build();}/*** 带有记忆的聊天接口* @param chatId 用于区分不同对话的会话 ID*/@GetMapping("/memory")public String memoryChat(@RequestParam String query,@RequestParam(defaultValue = "default-chat-001") String chatId) {return dashScopeChatClient.prompt(query)// 关键：在每次调用时，通过 Advisor 参数传递当前的会话 ID.advisors(a -> a.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, chatId)).call().content();}
}

代码剖析：

我们首先构造了一个 MysqlChatMemoryRepository，它是 ChatMemoryRepository 针对 MySQL 的具体实现。
然后，我们创建了一个 MessageWindowChatMemory 实例，它是一种常见的对话记忆策略（例如，只保留最近 N 轮对话）。
最核心的一步，是将 chatMemory 包装进 MessageChatMemoryAdvisor，并通过 .defaultAdvisors() 方法将其注册到 ChatClient 中。从此，这个 ChatClient 的所有调用都会经过记忆处理。
在 memoryChat 方法中，我们增加了一个 chatId 参数。这个 ID 是区分不同用户或不同对话的关键。我们通过 .advisors(a -> a.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, chatId)) 将其传递给记忆顾问，以便它能为正确的会话加载和保存历史记录。