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轻松入门 Spring AI 综合案例
（2025-2026 比较实用且完整的入门组合示例）

以下是一个相对完整的、适合初学者到中级的 Spring AI 综合案例，包含目前最常用的几种核心能力：

功能清单： 1. 普通对话（ChatClient 最基础用法） 2. 流式回答（打字机效果） 3. 会话记忆（短期记忆） 4. 系统提示词工程 5. RAG 简单实现（基于内存向量存储） 6. 函数调用（Function Calling / Tools） 7. 结构化输出（JSON模式 + Bean转换）

完整综合案例代码（单文件版）

@RestController@RequestMapping("/ai/demo")@RequiredArgsConstructor@Slf4jpublicclassAiDemoController{privatefinalChatClientchatClient;// 1. 最基础聊天@GetMapping("/chat")publicStringsimpleChat(@RequestParamStringmessage){returnchatClient.prompt().user(message).call().content();}// 2. 流式回答（前端最推荐）@GetMapping(value="/stream",produces=MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)publicFlux<String>streamChat(@RequestParamStringmessage){returnchatClient.prompt().user(message).stream().content();}// 3. 带记忆 + 系统角色（最常用的组合写法）privatefinalChatMemorychatMemory=newMessageWindowChatMemory(10);// 保留最近10条@GetMapping("/memory")publicStringchatWithMemory(@RequestParamStringsessionId,@RequestParamStringmessage){returnchatClient.prompt().system(""" 你是一位友善、幽默、说话很接地气的「资深Java架构师」 用中文回答，尽量使用 markdown 格式排版 喜欢用表情和生活化比喻解释复杂概念 """).user(message).advisors(newMessageChatMemoryAdvisor(chatMemory,sessionId)).call().content();}// 4. 简单 RAG （内存向量存储版 - 适合快速体验）privatefinalEmbeddingModelembeddingModel;privatefinalVectorStorevectorStore=newSimpleVectorStore(embeddingModel);@PostConstructpublicvoidinitKnowledgeBase(){List<String>docs=List.of("Spring AI 是 Spring 家族推出的官方大模型集成框架，目标是让 Java 开发者用最熟悉的方式使用大语言模型。","目前支持 OpenAI、Azure、Ollama、HuggingFace、阿里通义、百度文心、智谱、Moonshot、DeepSeek 等多种模型。","ChatClient 是 Spring AI 提供的核心高层抽象，类似 RestTemplate 在 HTTP 时代的地位。","2025年下半年开始，Spring AI 正式进入 1.0 阶段，API 基本稳定。");List<Document>documents=docs.stream().map(content->newDocument(content,Map.of("source","spring-ai-doc"))).toList();vectorStore.add(documents);}@GetMapping("/rag")publicStringsimpleRag(@RequestParamStringquestion){List<Document>similarDocs=vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.query(question).withTopK(3));Stringcontext=similarDocs.stream().map(Document::getContent).collect(Collectors.joining("\n\n"));returnchatClient.prompt().system("你现在是一个基于给定上下文回答问题的专家助手。\n上下文：\n"+context).user(question).call().content();}// 5. 函数调用（工具调用） - 经典天气例子@GetMapping("/tools")publicStringweatherWithTools(@RequestParamStringcity){recordWeatherInfo(@JsonProperty("city")Stringcity,@JsonProperty("temperature")doubletemperature,@JsonProperty("condition")Stringcondition,@JsonProperty("humidity")inthumidity){}Function<WeatherRequest,WeatherInfo>fakeWeatherFunction=req->newWeatherInfo(req.city(),24.5,"多云转晴",65);returnchatClient.prompt().user("请告诉我"+city+"现在的天气怎么样？").functions(List.of(FunctionCallbackContext.builder().function("get_weather",fakeWeatherFunction).description("获取指定城市的当前天气信息").responseConverter(newBeanOutputConverter<>(WeatherInfo.class)).build())).call().content();}// 6. 结构化输出（最推荐的写法之一）publicrecordTravelPlan(@JsonProperty("destination")Stringdestination,@JsonProperty("days")intdays,@JsonProperty("budget_level")StringbudgetLevel,// low/medium/high@JsonProperty("highlights")List<String>highlights,@JsonProperty("tips")List<String>tips){}@GetMapping("/structured")publicTravelPlanstructuredTravelPlan(@RequestParamStringdestination,@RequestParam(defaultValue="3")intdays,@RequestParam(defaultValue="medium")Stringbudget){BeanOutputConverter<TravelPlan>converter=newBeanOutputConverter<>(TravelPlan.class);StringjsonSchema=converter.jsonSchema;Stringprompt=""" 你是一位专业的旅行规划师。 请为用户规划一份 %d 天的%s预算%s旅行计划。 请严格按照以下 JSON Schema 输出，不要输出任何多余的文字： %s 目的地：%s """.formatted(days,budget,destination,jsonSchema,destination);StringrawJson=chatClient.prompt(prompt).call().content();returnconverter.convert(rawJson);}}

推荐学习路径（难度递增）

一句话总结当前（2026年初）最舒服的入门技术栈建议：

Spring Boot 3.3.x + Spring AI 1.0.x + 硅基流动/DeepSeek官方 OpenAI兼容接口 + deepseek-r1:free / deepseek-v3:free（推理最强） + ChatClient流式 + Memory + 简单RAG + Function Calling + 结构化输出

祝你玩得开心，早日做出属于自己的AI小产品～ 🚀