Spring AI：程序调用 AI 大模型

在实际开发中，有؜多种方式可以在应用程序中调用 ⁠AI 大模型。下面详细介绍 4‏ 种主流的接入方式，并通过实例‌代码展示如何在 Java 项目‏中实现与 AI 大模型的交互。

1. SDK 接入：使用官方提供的软件开发工具包，最直接的集成方式
2. HTTP 接入：通过 REST API 直接发送 HTTP 请求调用模型
3. Spring AI：基于 Spring 生态系统的 AI 框架，更方便地接入大模型
4. LangChain4j：专注于构建 LLM 应用的 Java 框架，提供丰富的 AI 调用组件

阿里系大模型‏对 Java 开发生‌态支持较好，更易与‏现有 Java 框架集成，故而推荐阿里云百炼

1.SDK 接入

SDK是官⁠方提供的最直接的集‏成方式，通常提供了‌完善的类型支持和错误‏处理机制。

1）在 pom.xml 中引入依赖：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/dashscope-sdk-java -->
<dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>dashscope-sdk-java</artifactId><version>2.19.1</version>
</dependency>

2）先在百炼平台申请一个 API Key，注意不要泄露：

3）调用的示例代码：

// 该代码 OpenAI SDK 版本为 2.6.0
import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletion;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionCreateParams;public class Main {public static void main(String[] args) {OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder().apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")).baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1").build();ChatCompletionCreateParams params = ChatCompletionCreateParams.builder().addUserMessage("你是谁").model("qwen-plus").build();try {ChatCompletion chatCompletion = client.chat().completions().create(params);System.out.println(chatCompletion);} catch (Exception e) {System.err.println("Error occurred: " + e.getMessage());e.printStackTrace();}}
}

使用成功：

"我是通义千问，阿里巴巴集团旗下的通义实验室自主研发的超大规模语言模型。我可以帮助你回答问题、创作文字，比如写故事、写公文、写邮件、写剧本、逻辑推理、编程等等，还能表达观点，玩游戏等。如果你有任何问题或需要帮助，欢迎随时告诉我！"

2.HTTP 接入

对于 SD؜K 不支持的场‏景，可以直接使用 H‌TTP 请求调用 A‏I 大模型的 API。

💡 建؜议：一般来说，如果有官⁠方 SDK 支持，优先‏使用 SDK，否则再考虑直接 HTTP调用。

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen-plus","messages": [{"role": "system","content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "你是谁？"}]
}'

3.Spring AI

Spring AI是 Spring 官方推出的生成式人工智能应用框架，旨在为 Java/Kotlin 开发者提供构建 AI 驱动应用的全栈解决方案。

Spring AI 默认没有支持所有的大模型（尤其是国产的），更多的是支持兼容 OpenAI API 的大模型的集成，参考 官方的模型对比。因此，我们如果想要调用阿里系大模型（比如通义千问），推荐直接使用阿里自主封装的 Spring AI Alibaba 框架，它不仅能直接继承阿里系大模型，用起来更方便，而且与标准的 Spring AI 保持兼容。

可以参考下列官方文档，来跑通调用大模型的流程：

• 通义千问接入指南

1）引入依赖：

<dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId><version>1.0.0-M6.1</version>
</dependency>

<repositories><repository><id>spring-milestones</id><name>Spring Milestones</name><url>https://repo.spring.io/milestone</url><snapshots><enabled>false</enabled></snapshots></repository>
</repositories>

2）编写配置：

spring:ai:dashscope:api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY}chat:options:model: qwen-plus

3）编写示例代码，注意要注入 dashscopeChatModel：

// 取消注释即可在 SpringBoot 项目启动时执行
@Component
public class SpringAiAiInvoke implements CommandLineRunner {@Resourceprivate ChatModel dashscopeChatModel;@Overridepublic void run(String... args) throws Exception {AssistantMessage output = dashscopeChatModel.call(new Prompt("你好，我是桂电的学生")).getResult().getOutput();System.out.println(output.getText());}
}

上述代码实现了 C؜ommandLineRunner 接⁠口，我们启动 Spring Boot‏ 项目时，会自动注入大模型 Chat‌Model 依赖，并且单次执行该类的‏ run 方法，达到测试的效果。

4.LangChain4j

LangChain4j 是 LangChain 的 Java 版本，提供工具和抽象层，简化与大型语言模型（LLM）的交互和应用开发。

1）首先引入依赖：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/dev.langchain4j/langchain4j-community-dashscope -->
<dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-community-dashscope</artifactId><version>1.0.0-beta2</version>
</dependency>

2）参考 官方文档 来编写示例对话代码：

public class LangChainAiInvoke {public static void main(String[] args) {ChatLanguageModel qwenModel = QwenChatModel.builder().apiKey(TestApiKey.API_KEY).modelName("qwen-max").build();String answer = qwenModel.chat("我是桂电的学生");System.out.println(answer);}
}

5.接入方式对比

以下是 4 种 AI 大模型接入方式的优缺点对比：

接入方式	优点	缺点	适用场景
SDK 接入	• 类型安全，编译时检查• 完善的错误处理• 通常有详细文档• 性能优化好	• 依赖特定版本• 可能增加项目体积• 语言限制	• 需要深度集成• 单一模型提供商• 对性能要求高
HTTP 接入	• 无语言限制• 不增加额外依赖• 灵活性高 ؜	• 需要手动处理错误• 序列化/反序列化复杂• 代码冗长	• SDK不支持的语言• 简单原型验证• 临时性集成
Spring⁠ AI	• 统一的抽象接口• 易于切换模型提供商• 与Spring生态完美融合• 提供高级功能	• 增加额外抽象层• 可能不‏支持特定模型的特性• 版本还在快速迭代	• Spring应用• 需要支持多种模型• 需要高级AI功能
LangChain4j	‌ • 提供完整的AI应用工具链• 支持复杂工作流• 丰富的组件和工具• 适合构建AI代理	• 学习曲线较陡• 文档相对较少• 抽‏象可能引入性能开销	• 构建复杂AI应用• 需要链式操作• RAG应用开发

💡个人更推荐选择 Spring؜ AI

对比维度	Spring AI 优势	其他方式的局限
生态适配性	与 Spring 无缝融合，契合 Java 主流技术栈	SDK 接入绑定单一厂商，LangChain4j 需单独学习新框架，HTTP 接入与 Spring 无联动。
灵活性	支持多模型切换，且保留扩展空间（可自定义模型适配）	SDK 接入受限于厂商功能，HTTP 接入需手动处理不同模型的 API 差异，LangChain4j 抽象过重。
开发效率	提供开箱即用的组件（如配置自动加载、异常统一处理），代码简洁	HTTP 接入需手动处理序列化 / 错误，LangChain4j 学习曲线陡，SDK 接入需适配厂商特定 API。

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大功告成！

出处：编程导航