SpringAI Alibaba 简介

Java突击队大约 4 分钟

Spring AI Alibaba 是基于 Spring AI 构建的一套增强与扩展：它复用 Spring AI 统一的编程模型（ChatClient、Prompt、Tools、Streaming、VectorStore 等），同时把阿里云 DashScope（通义千问/百炼）相关能力做成更贴近 Java/Spring 的实现与自动配置，让你用熟悉的 Spring Boot 方式把大模型能力接进业务系统。

Spring AI Alibaba架构概览

1.2 你将学到什么？

完成本系列后，你将具备这些能力：

从 0 到 1：用 Spring Boot 快速跑通 DashScope（Qwen）对话调用
可上线的流式体验：基于 SSE 做 token 流式输出
把模型“接上业务”：函数调用（Tools）+ 参数约束 + 鉴权与审计思路
把知识变成可检索能力：Embedding + 向量检索 + RAG 降低幻觉
工程化落地：错误分层、限流重试、可观测性、性能与成本优化

1.3 环境准备

请确保满足以下要求：

Java 17 或更高版本
Spring Boot 3.x
Maven 3.8+（或 Gradle 8+）
一个可用的 DashScope API Key

1.4 创建第一个 Spring AI Alibaba 项目

本章目标：做一个最小可运行 Demo，提供 /ai 接口，返回通义千问生成的文本。

1.4.1 使用 Spring Initializr 创建项目

访问 https://start.spring.io/ 并选择：

Project: Maven
Language: Java
Spring Boot: 3.2+（或更高）
Dependencies: Spring Web 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

1.4.2 添加依赖（推荐：BOM + DashScope Starter）

在 pom.xml 中引入 Spring Boot 与 Spring AI Alibaba 依赖（版本号以示例为准，你可以替换为团队统一版本）：

<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 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-demo</artifactId>
    <version>1.0.0</version>

    <properties>
        <java.version>17</java.version>
        <spring-boot.version>3.2.0</spring-boot.version>
        <spring-ai-alibaba.version>1.1.2.1</spring-ai-alibaba.version>
    </properties>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
                <version>${spring-boot.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-extensions-bom</artifactId>
                <version>${spring-ai-alibaba.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>

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

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

1.4.3 配置 API Key 与默认模型

推荐通过环境变量注入 Key，避免把密钥写入仓库：

export AI_DASHSCOPE_API_KEY="你的DashScopeKey"

在 application.yml 中配置（使用环境变量引用）：

server:
  port: 8080

spring:
  ai:
    dashscope:
      api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY:}
      chat:
        options:
          model: ${DASHSCOPE_CHAT_MODEL:qwen-plus}
          temperature: 0.2

1.5 编写第一个可运行接口

创建启动类与 Controller：

package com.example.saa;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class SpringAiAlibabaDemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringAiAlibabaDemoApplication.class, args);
    }
}

package com.example.saa.api;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class ChatController {

    private final ChatClient chatClient;

    public ChatController(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }

    @GetMapping("/ai")
    public String chat(@RequestParam(defaultValue = "用一句话解释什么是Spring AI Alibaba") String message) {
        return chatClient.prompt()
                .user(message)
                .call()
                .content();
    }
}

1.6 运行与验证

启动应用：

mvn spring-boot:run

访问：

http://localhost:8080/ai?message=请用三句话介绍通义千问

1.7 本章小结

你已经完成了最关键的一步：在 Spring Boot 中用 Spring AI Alibaba 接入了 DashScope（Qwen）并跑通了第一个接口。

下一章我们会把“能跑”升级到“能控”：搞清楚 ChatClient、Prompt、Options 等核心概念，建立一套可长期演进的开发模型。