Spring Ai-快速入门1：对话实战

简介

本文介绍Spring Ai Alibaba快速入门的实战：对话。

申请API-KEY

需要先获取一个兼容 OpenAI 的平台的 ApiKey，推荐使用阿里的百炼平台，因为：

模型众多
还没有繁琐的申请与开通流程，注册账号、认证之后就可以直接使用

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地址：https://bailian.console.aliyun.com/

创建：

结果

选择模型

本处选择千问max。点进去后，就可以复制模型编码：

创建SpringBoot项目

Spring AI对技术栈版本有要求，要求如下：

Java 17+。（本文用JDK21）
Spring Boot 3.x 或 Spring Boot 2.7+。（本文用3.5.7）
Maven3.6.3+。（本文用Idea自带的3.8.1）

依赖

关键依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
</dependency>

整个pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.5.7</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>

    <groupId>com.knife</groupId>
    <artifactId>1_chat</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>1_chat</name>
    <description>Demo project for Spring Ai</description>

    <properties>
        <java.version>21</java.version>
        <spring-ai.version>1.1.0</spring-ai.version>
    </properties>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <!-- 统一管理 SpringAI 相关依赖的版本 -->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
                <version>${spring-ai.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <!-- OpenAI 模型依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
        </dependency>

        <!--spring3.x版本建议加上此依赖，否则会有启动的提示-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.github.xiaoymin</groupId>
            <artifactId>knife4j-openapi3-jakarta-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>4.5.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>

            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <!-- 指定maven编译的jdk版本。对于JDK8，写成8或者1.8都可以 -->
                <configuration>
                    <source>${java.version}</source>
                    <target>${java.version}</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

配置

application.yml

spring:
  application:
    name: 1_chat
  ai:
    openai:
      # URL前缀
      base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
      api-key: sk-82e1084be1194e218f0794af9c861e39
      chat:
        # URL后缀，默认为：/v1/chat/completions。spring ai会自动将spring.ai.openai拼接到前边。
        completions-path: /v1/chat/completions
        options:
          model: qwen-plus
          temperature: 0.8
          top-p: 0.7

logging:
  level:
    org.springframework.ai.chat.client.advisor: debug

knife4j:
  enable: true
  setting:
    language: zh_cn

代码

测试接口

package com.knife.example.ai.chat.controller;

import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Parameter;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;

@Slf4j
@Tag(name = "对话")
@RequestMapping("chat")
@RestController
public class ChatController {
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;

    @Operation(summary = "直接输出")
    @GetMapping("direct")
    public String direct(@Parameter(description = "消息") String message) {
        return chatClient.prompt(message).call().content();
    }

    /**
     * 可以用apifox测试
     */
    @Operation(summary = "流式输出")
    @GetMapping(value = "stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> stream(@Parameter(description = "消息") String message) {
        return chatClient.prompt(message).stream().content();
    }
}

配置文件

package com.knife.example.ai.chat.config;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class AiCustomConfiguration {
    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        return chatClientBuilder
                .defaultSystem("你是一个博学的智能聊天助手，请根据用户提问回答！")
                .defaultAdvisors(
                        new SimpleLoggerAdvisor()  // 日志增强器
                )
                .build();
    }
}

测试

测试1：直接输出

访问：http://localhost:8080/doc.html

可以发现：1秒钟后，整个输出一次性返回。

后台输出：

2025-12-06T22:12:06.116+08:00 DEBUG 4316 --- [1_chat] [nio-8080-exec-1] o.s.a.c.c.advisor.SimpleLoggerAdvisor    : request: ChatClientRequest[prompt=Prompt{messages=[SystemMessage{textContent='你是一个博学的智能聊天助手，请根据用户提问回答！', messageType=SYSTEM, metadata={messageType=SYSTEM}}, UserMessage{content='介绍下自己吧', metadata={messageType=USER}, messageType=USER}], modelOptions=OpenAiChatOptions: {"streamUsage":false,"model":"qwen-max","temperature":0.8,"top_p":0.7}}, context={}]
2025-12-06T22:12:09.483+08:00 DEBUG 4316 --- [1_chat] [nio-8080-exec-1] o.s.a.c.c.advisor.SimpleLoggerAdvisor    : response: {
  "result" : {
    "output" : {
      "messageType" : "ASSISTANT",
      "metadata" : {
        "role" : "ASSISTANT",
        "messageType" : "ASSISTANT",
        "refusal" : "",
        "finishReason" : "STOP",
        "annotations" : [ { } ],
        "index" : 0,
        "id" : "chatcmpl-b188605f-559e-4fc6-82b8-3550b340276d"
      },
      "toolCalls" : [ ],
      "media" : [ ],
      "text" : "你好，我是通义千问，由阿里云开发的AI助手。我被设计用来回答各种问题、提供信息、进行对话等。无论是科技、文化、生活常识还是其他领域的问题，我都会尽力给出准确、有用的回答。同时，我也会不断学习和进步，以更好地为你服务。希望我们能有愉快的交流！"
    },
    "metadata" : {
      "finishReason" : "STOP",
      "contentFilters" : [ ],
      "empty" : true
    }
  },
  "metadata" : {
    "id" : "chatcmpl-b188605f-559e-4fc6-82b8-3550b340276d",
    "model" : "qwen-max",
    "rateLimit" : {
      "requestsLimit" : null,
      "requestsRemaining" : null,
      "requestsReset" : null,
      "tokensLimit" : null,
      "tokensRemaining" : null,
      "tokensReset" : null
    },
    "usage" : {
      "promptTokens" : 31,
      "completionTokens" : 74,
      "totalTokens" : 105,
      "nativeUsage" : {
        "completion_tokens" : 74,
        "prompt_tokens" : 31,
        "total_tokens" : 105,
        "prompt_tokens_details" : {
          "cached_tokens" : 0
        }
      }
    },
    "promptMetadata" : [ ],
    "empty" : false
  },
  "results" : [ {
    "output" : {
      "messageType" : "ASSISTANT",
      "metadata" : {
        "role" : "ASSISTANT",
        "messageType" : "ASSISTANT",
        "refusal" : "",
        "finishReason" : "STOP",
        "annotations" : [ { } ],
        "index" : 0,
        "id" : "chatcmpl-b188605f-559e-4fc6-82b8-3550b340276d"
      },
      "toolCalls" : [ ],
      "media" : [ ],
      "text" : "你好，我是通义千问，由阿里云开发的AI助手。我被设计用来回答各种问题、提供信息、进行对话等。无论是科技、文化、生活常识还是其他领域的问题，我都会尽力给出准确、有用的回答。同时，我也会不断学习和进步，以更好地为你服务。希望我们能有愉快的交流！"
    },
    "metadata" : {
      "finishReason" : "STOP",
      "contentFilters" : [ ],
      "empty" : true
    }
  } ]
}

测试2：流式输出

流式输出需要客户端支持，而swagger和doc.html不支持，本处使用apifox。

有人说需要设置请求头：Content-Type设置为text/event-stream。本处我测试，是不需要的。

开始对话（可以发现：是流式输出的，持续输出文字，每次输出几个字，结束后会断开连接。）

测试3：记忆功能（默认无记忆）

测一下，看有没有记忆功能。

可以发现，默认没有上下文记忆功能！

功能优化：上下文记忆

见： Spring AI–快速入门2：上下文记忆+会话隔离 – 自学精灵

Spring Ai–快速入门1：对话实战

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依赖

配置

代码

测试

测试1：直接输出

测试2：流式输出

测试3：记忆功能（默认无记忆）

功能优化：上下文记忆

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