Spring AI聊天模型API：轻松构建智能聊天交互
前言
在当今数字化时代，智能聊天功能已成为众多应用程序提升用户体验、增强交互性的关键要素。Spring AI的聊天模型API为开发者提供了一条便捷通道，能够将强大的AI驱动的聊天完成功能无缝集成到各类应用中。借助预先训练的语言模型，如广为人知的GPT，它能够依据用户输入生成自然流畅、类人化的回复。这一API不仅工作机制高效，而且设计理念极为先进，旨在实现简单易用与高度可移植性，让开发者能以极少的代码改动在不同AI模型间自由切换，充分契合Spring框架一贯秉持的模块化与可互换性原则。接下来，让我们深入探索Spring AI聊天模型API的精妙之处。
一、核心接口与类解析
（一）ChatModel接口
ChatModelModelcall public interface ChatModel extends Model<Prompt, ChatResponse> {
default String call(String message) {...}
@Override
ChatResponse call(Prompt prompt);
}
call(String message)PromptChatResponsecall(Prompt prompt)PromptChatResponse（二）StreamingChatModel接口
StreamingChatModelStreamingModelstream public interface StreamingChatModel extends StreamingModel<Prompt, ChatResponse> {
default Flux<String> stream(String message) {...}
@Override
Flux<ChatResponse> stream(Prompt prompt);
}
ChatModelstream(String message)stream(Prompt prompt)Flux（三）Prompt类
PromptModelRequest>messagesChatOptionsgetOptionsgetInstructions
public class Prompt implements ModelRequest<List<Message>> {
private final List<Message> messages;
private ChatOptions modelOptions;
@Override
public ChatOptions getOptions() {...}
@Override
public List<Message> getInstructions() {...}
// constructors and utility methods omitted
}
Prompt
（四）Message接口及相关实现
MessageMessageTypeContentContentgetTextgetMetadata
public interface Content {
String getText();
Map<String, Object> getMetadata();
}
public interface Message extends Content {
MessageType getMessageType();
}
MediaContentsystemuserfunctionassistantUserMessage
（五）ChatOptions接口
ChatOptionsModelOptionsgetModelgetFrequencyPenaltygetMaxTokenscopy
public interface ChatOptions extends ModelOptions {
String getModel();
Float getFrequencyPenalty();
Integer getMaxTokens();
Float getPresencePenalty();
List<String> getStopSequences();
Float getTemperature();
Integer getTopK();
Float getTopP();
ChatOptions copy();
}
ChatModelStreamingChatModellogitBiasseeduserPrompt
（六）ChatResponse类与Generation类
ChatResponseChatResponseMetadatagenerationsGeneration
public class ChatResponse implements ModelResponse<Generation> {
private final ChatResponseMetadata chatResponseMetadata;
private final List<Generation> generations;
@Override
public ChatResponseMetadata getMetadata() {...}
@Override
public List<Generation> getResults() {...}
// other methods omitted
}
GenerationModelResultassistantMessageChatGenerationMetadata
public class Generation implements ModelResult<AssistantMessage> {
private final AssistantMessage assistantMessage;
private ChatGenerationMetadata chatGenerationMetadata;
@Override
public AssistantMessage getOutput() {...}
@Override
public ChatGenerationMetadata getMetadata() {...}
// other methods omitted
}
这两个类相互配合，完整地将AI模型的输出结果结构化，方便开发者获取和处理模型生成的内容及相关信息。
这Messageinterface 具有各种实现，这些实现对应于 AI 模型可以处理的消息类别：
二、可用实现与框架优势
Spring AI聊天模型API支持多种来自不同提供商的AI聊天模型，如OpenAI聊天完成（具备流媒体、多模式和函数调用支持）、Microsoft Azure Open AI Chat Completion（支持直播和函数调用）、Ollama聊天完成（支持流媒体、多模态和函数调用）、Hugging Face Chat完成（不支持流式传输）、Google Vertex AI Gemini聊天完成功能（支持流式、多模态和函数调用）、Amazon Bedrock、Mistral AI聊天完成（支持流媒体和函数调用）、Anthropic Chat Completion（支持流媒体和函数调用）等。这种广泛的支持使得开发者能够根据项目需求、预算以及对功能特性的要求，灵活选择最适合的AI模型。同时，Spring AI提供了一套复杂而灵活的系统来配置和使用聊天模型。在启动时，开发者可以设置默认配置，而在运行时，又能依据每个请求动态覆盖这些设置，所有操作都在Spring AI框架提供的统一接口中完成，极大地提高了开发效率和系统的可维护性。
三、配置与执行流程
ChatModelStreamingChatModelPromptChatResponse
四、基于Spring AI通用模型API构建
Spring AI聊天模型API构建在Spring AI的通用模型API之上，它充分利用了通用模型API的基础能力，在此之上提供了特定于聊天场景的抽象和实现。这种设计使得不同AI服务之间的集成和切换变得轻松自如，同时为客户端应用程序始终保持一致的API，极大地降低了开发者在不同AI模型间切换的成本，提高了代码的可复用性和可维护性。
此图说明了统一接口ChatModel和StreamingChatModel用于与来自不同提供商的各种 AI 聊天模型进行交互，从而允许在不同的 AI 服务之间轻松集成和切换，同时为客户端应用程序保持一致的 API。
总结
Spring AI的聊天模型API无疑是开发者在构建智能聊天应用时的得力助手。它凭借丰富且灵活的接口设计，支持多种主流AI模型，为开发者提供了广阔的选择空间；独特的配置与执行流程，兼顾了全局配置的稳定性与请求级别的灵活性；构建于通用模型API之上的架构，又确保了不同AI服务集成与切换的便捷性。通过使用Spring AI聊天模型API，开发者能够高效地将智能聊天功能融入应用程序，为用户带来更加自然、流畅的交互体验。无论是开发智能客服系统、在线教育辅导工具，还是社交聊天应用，Spring AI聊天模型API都能助力开发者快速实现创新想法，在智能交互领域迈出坚实步伐。期待开发者们在这一强大API的支持下，创造出更多令人惊艳的智能聊天应用。
