一、概述

Spring AI 是 Spring 官方社區項目，旨在簡化 Java AI 應用程序開發，讓 Java 開發者像使用 Spring 開發普通應用一樣開發 AI 應用。

• 可參考文章《SpringAI：Java 開發的智能新利器》

Spring Cloud Alibaba AI 是一個將 Spring Cloud 微服務生態與阿里巴巴 AI 能力無縫集成的框架，幫助開發者快速構建具備 AI 功能的現代化應用。本文將介紹 Spring Cloud Alibaba AI 的基本概念、主要特性和功能，並演示如何完成一個 在線聊天 和 在線畫圖 的 AI 應用。

二、主要特性和功能

Spring Cloud Alibaba AI 目前基於 Spring AI 0.8.1 版本 API 完成通義系列大模型的接入。通義接入是基於阿里雲 阿里雲百鍊 服務；而 阿里雲百鍊 建立在 模型即服務（MaaS） 的理念基礎之上，圍繞 AI 各領域模型，通過標準化的 API 提供包括模型推理、模型微調訓練在內的多種模型服務。

主要提供以下核心功能：

2.1. 簡單易用的集成

通過 Spring Boot 風格的自動配置機制，開發者只需少量代碼配置，即可快速接入阿里雲的 AI 服務。

2.2. 豐富的 AI 服務支持

支持以下核心能力：

• 自然語言處理（NLP）：文本分析、智能問答、翻譯。
• 計算機視覺（CV）：圖像生成、圖像識別、目標檢測。
• 語音處理：語音識別、語音合成。
• 數據分析與預測：數據建模、趨勢分析。

2.3. 高度擴展性

通過配置中心和註冊中心（如 Nacos）實現動態擴展，支持微服務架構的擴展需求。
提供接口定義，方便接入第三方 AI 平台。

三、構建 AI 應用

Spring Cloud Alibaba AI 對 Java 版本有要求，所以需要提前預裝好 Java 17 環境。

3.1. 申請 API-KEY

登錄阿里雲，進入 阿里雲百鍊 的頁面：

https://bailian.console.aliyun.com/?apiKey=1#/api-key

創建自己的 API-KEY

3.2. 添加依賴

在 Spring Boot 項目的 pom.xml 中添加 alibaba-ai 依賴

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-ai</artifactId>
</dependency>

<repositories>
    <repository>
        <id>alimaven</id>
        <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
    </repository>
    <repository>
        <id>spring-milestones</id>
        <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
        <snapshots>
            <enabled>false</enabled>
        </snapshots>
    </repository>
    <repository>
        <id>spring-snapshots</id>
        <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
        <snapshots>
            <enabled>false</enabled>
        </snapshots>
    </repository>
</repositories>

3.3. 配置 API-KEY

在 application.yml 中配置 Kafka 的相關屬性，包括服務器地址、認證信息等。

spring:
  cloud:
    ai:
      tongyi:
        connection:
          api-key: sk-xxxxxx

• api-key 配置在阿里雲百鍊裏申請的api-key

3.4. 創建模型調用服務

@Service
@Slf4j
public class TongYiSimpleService {
    @Resource
    private TongYiChatModel chatClient;
    @Resource
    private TongYiImagesModel imageClient;

    public String chat(String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();
    }

    public String image(String message) {
        ImagePrompt prompt = new ImagePrompt(message);
        Image image = imageClient.call(prompt).getResult().getOutput();
        return image.getB64Json();
    }
}

聊天和圖片的服務，分別通過注入 TongYiChatModel 和 TongYiImagesModel 對象來實現，屏蔽底層通義大模型交互細節。

3.5. 創建controller

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class TongYiController {
    @Resource
    private TongYiSimpleService tongYiSimpleService;

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam(value = "message") String message) {
        return tongYiSimpleService.chat(message);
    }

    @GetMapping("/image")
    public ResponseEntity<byte[]> image(@RequestParam(value = "message") String message) {
        String b64Str = tongYiSimpleService.image(message);
        byte[] imageBytes = Base64.getDecoder().decode(b64Str);
        HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
        headers.setContentType(MediaType.IMAGE_JPEG);
        return new ResponseEntity<>(imageBytes, headers, HttpStatus.OK);
    }
}

3.6. 測試效果

3.6.1. 聊天接口

在瀏覽器輸入：http://localhost:8009/ai/chat?message=你是誰

3.6.2. 圖片接口

在瀏覽器輸入：http://localhost:8009/ai/image?message=意大利麪拌42號混凝土

3.6.3. 搭配聊天頁面

四、總結

當前版本的 Spring Cloud Alibaba AI 主要完成了幾種常見生成式模型的適配，涵蓋對話、文生圖、文生語音等。在未來的版本中將繼續推進 VectorStore、Embedding、ETL Pipeline、RAG 等更多 AI 應用開發場景的建設。

完整的樣例代碼下載：
https://gitee.com/zlt2000/spring-cloud-ai-sample

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