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

ChatModel接口作为核心，定义了与AI模型交互的基本方法。它继承自Model<Prompt, ChatResponse>，提供了两个重载的call方法：

public interface ChatModel extends Model<Prompt, ChatResponse> {default String call(String message) {...}@OverrideChatResponse call(Prompt prompt);
}

call(String message)方法简化了初始使用流程，开发者无需深入了解复杂的Prompt和ChatResponse类即可快速上手，直接传入简单字符串消息就能获得初步响应。然而，在实际开发中，call(Prompt prompt)方法更为常用，它接收封装好的Prompt实例，返回包含丰富信息的ChatResponse，为复杂业务场景提供了更强大的支持。

（二）StreamingChatModel接口

针对需要实时响应、提升交互即时性的场景，StreamingChatModel接口应运而生。它继承自StreamingModel<Prompt, ChatResponse>，同样有两个stream方法重载：

public interface StreamingChatModel extends StreamingModel<Prompt, ChatResponse> {default Flux<String> stream(String message) {...}@OverrideFlux<ChatResponse> stream(Prompt prompt);
}

与ChatModel类似，stream(String message)简化了使用，而stream(Prompt prompt)更适用于实际业务。该接口利用响应式编程的Flux API，将AI模型的响应以流的形式逐步返回，让用户在输入后能快速看到部分结果，极大提升了交互体验，尤其适用于长文本生成或实时聊天场景。

（三）Prompt类

Prompt类承担着封装输入信息的重任，它实现了ModelRequest<List<Message>>接口。其内部包含一个messages列表，用于存储多条消息，还可以有ChatOptions类型的模型请求选项。主要方法包括获取选项的getOptions和获取指令列表的getInstructions。

public class Prompt implements ModelRequest<List<Message>> {private final List<Message> messages;private ChatOptions modelOptions;@Overridepublic ChatOptions getOptions() {...}@Overridepublic List<Message> getInstructions() {...}// constructors and utility methods omitted
}

通过Prompt类，开发者可以灵活组织输入内容，将不同类型的消息以及对应的模型选项整合在一起，为AI模型提供精准的输入指令。

（四）Message接口及相关实现

Message接口用于封装消息内容、元数据以及消息类型MessageType。它继承自Content接口，Content接口又定义了获取文本内容的getText方法和获取元数据的getMetadata方法。

public interface Content {String getText();Map<String, Object> getMetadata();
}
public interface Message extends Content {MessageType getMessageType();
}

此外，多模态消息类型还实现了MediaContent接口，用于提供媒体内容对象。在实际应用中，不同的AI模型对消息类别有不同的识别方式，例如OpenAI能识别system、user、function、assistant等不同对话角色的消息类别。而对于一些不区分特定角色的AI模型，UserMessage实现类常作为标准类别，代表用户生成的查询或指令。这种设计使得Spring AI能够适配多种类型的AI模型，满足不同场景下的消息处理需求。

（五）ChatOptions接口

ChatOptions接口继承自ModelOptions，用于定义可传递给AI模型的可移植选项。它包含了诸如获取模型名称的getModel、频率惩罚系数的getFrequencyPenalty、最大生成令牌数的getMaxTokens等一系列方法，还提供了复制选项的copy方法。

public interface ChatOptions extends ModelOptions {String getModel();Float getFrequencyPenalty();Integer getMaxTokens();Float getPresencePenalty();List<String> getStopSequences();Float getTemperature();Integer getTopK();Float getTopP();ChatOptions copy();
}

每个特定的ChatModel或StreamingChatModel实现都可以有自身特有的选项，例如OpenAI聊天完成模型的logitBias、seed和user等选项。Spring AI通过这种设计，允许开发者在启动应用时设置默认配置，又能在运行时根据每个Prompt请求灵活覆盖这些设置，极大地提高了配置的灵活性。

（六）ChatResponse类与Generation类

ChatResponse类用于保存AI模型的输出结果。它包含一个ChatResponseMetadata对象用于存储模型响应的元数据，以及一个generations列表，每个Generation实例代表单个提示可能产生的多个输出之一。

public class ChatResponse implements ModelResponse<Generation> {private final ChatResponseMetadata chatResponseMetadata;private final List<Generation> generations;@Overridepublic ChatResponseMetadata getMetadata() {...}@Overridepublic List<Generation> getResults() {...}// other methods omitted
}

Generation类则继承自ModelResult<AssistantMessage>，它包含一个assistantMessage用于表示模型输出的内容，以及ChatGenerationMetadata类型的元数据。

public class Generation implements ModelResult<AssistantMessage> {private final AssistantMessage assistantMessage;private ChatGenerationMetadata chatGenerationMetadata;@Overridepublic AssistantMessage getOutput() {...}@Overridepublic 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

Spring AI处理聊天模型的配置和执行流程设计精妙。在启动阶段，ChatModel或StreamingChatModel会使用“启动”聊天选项进行初始化，这些选项为模型提供了默认配置。在运行时，每个请求的Prompt可以包含运行时聊天选项，这些选项能够覆盖启动时设置的默认选项。在实际执行过程中，会先进行“合并选项”操作，将启动选项和运行时选项结合起来，若有运行时选项，则其优先级高于启动选项。接着，“转换输入”步骤会将输入指令转换为特定模型的原生格式，以便模型能够理解和处理。模型处理完成后，“Convert Output”步骤会将模型的响应转换为标准化的ChatResponse格式，方便应用程序后续使用。这种启动和运行时选项分离的设计，既保证了全局配置的稳定性，又提供了针对特定请求的灵活调整能力。
以程图说明了 Spring AI 如何处理聊天模型的配置和执行，并结合了启动和运行时选项：

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。