Spring Boot 整合

第十三章：Spring AI与Spring Boot集成

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Spring Boot集成与多环境管理

13.1 自动配置：为什么“加依赖就能用”

Spring AI 的 Spring Boot Starter 做了两件事：

把与供应商交互的客户端封装成可注入的 Bean（例如 ChatClient）
把配置项（API Key、Base URL、模型名、温度等）绑定到属性系统

因此你通常只需要：

引入 starter 依赖
配置 spring.ai.*
在 Controller/Service 里注入 ChatClient 使用

13.2 属性配置：把“模型选择”做成可运营的开关

建议把以下参数全部做成配置项，而不是写死在代码里：

模型名（model）
temperature / top_p / max_tokens
base-url（有些供应商需要）
超时（connect/read）

13.2.1 application.yml（统一入口）

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY:}
      base-url: ${OPENAI_BASE_URL:}
      chat:
        options:
          model: ${OPENAI_MODEL:gpt-4o-mini}
          temperature: ${OPENAI_TEMPERATURE:0.7}
    qwen:
      api-key: ${QWEN_API_KEY:}
      chat:
        options:
          model: ${QWEN_MODEL:qwen-plus}
          temperature: ${QWEN_TEMPERATURE:0.7}
    deepseek:
      api-key: ${DEEPSEEK_API_KEY:}
      chat:
        options:
          model: ${DEEPSEEK_MODEL:deepseek-chat}
          temperature: ${DEEPSEEK_TEMPERATURE:0.7}

13.3 环境管理：dev/prod 多环境部署

最推荐的方式：用 Spring Profiles 分离环境配置，不要在同一个文件里堆条件。

13.3.1 application-dev.yml（开发环境）

开发环境建议默认使用更便宜、更快的模型，降低成本：

spring:
  profiles:
    active: dev
  ai:
    openai:
      chat:
        options:
          model: gpt-4o-mini

13.3.2 application-prod.yml（生产环境）

生产环境建议更强调稳定性与可回退：

spring:
  profiles:
    active: prod
  ai:
    openai:
      chat:
        options:
          model: gpt-4o

启动时切换：

java -jar app.jar --spring.profiles.active=prod

13.4 多供应商共存：按业务路由到不同模型

一个常见需求：同一套业务接口，按不同任务选择模型：

摘要/改写：便宜模型
复杂推理：更强模型
工具调用：优先选择工具调用更稳定的模型

一种简单实现方式是“路由层”：

package com.example.routing.service;

import java.util.Locale;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class AiRoutingService {

    private final ChatClient openAiChatClient;
    private final ChatClient qwenChatClient;
    private final ChatClient deepSeekChatClient;

    public AiRoutingService(
            ChatClient openAiChatClient,
            ChatClient qwenChatClient,
            ChatClient deepSeekChatClient
    ) {
        this.openAiChatClient = openAiChatClient;
        this.qwenChatClient = qwenChatClient;
        this.deepSeekChatClient = deepSeekChatClient;
    }

    public String route(String taskType, String userMessage) {
        String t = taskType == null ? "" : taskType.trim().toLowerCase(Locale.ROOT);
        ChatClient client = switch (t) {
            case "rewrite", "summary" -> qwenChatClient;
            case "reasoning" -> deepSeekChatClient;
            default -> openAiChatClient;
        };
        return client.prompt().user(userMessage).call().content();
    }
}

工程上你还需要解决“如何区分这三个 ChatClient Bean”。常见做法：

用不同的 @Bean 方法显式创建并命名
或者使用 Spring AI 提供的多客户端能力（如果你的版本支持）

13.5 多环境部署建议

密钥不要写进配置文件：使用环境变量或 KMS/Secrets Manager
配置变更要可回滚：模型名、温度等配置支持灰度发布
保留降级通道：某家供应商故障时快速切换到备用点击这里👇🏻获取：100万QPS短链系统、复杂的商城微服务系统、智能翻译助手AI Agent、SaaS点餐系统、刷题吧小程序、商城系统、秒杀系统、AI项目、代码生成神器、苏三demo项目、智能天气播报AI Agent、智能代码审查AI Agent等 10 个项目的：项目源代码、开发教程和技术答疑