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Spring AI Summary 是基于原生 Spring AI 框架的模块化示例工程集合,通过清晰的代码示例和详细文档,帮助开发者快速掌握 Spring AI 的核心功能。
Spring AI Summary 面向对 Spring AI 框架感兴趣的开发者,无论是初学者还是有经验的工程师,都可以通过本项目快速了解框架的核心功能,并将其应用到实际项目中。 通过 Spring AI Summary,你可以:
- 掌握 Spring AI 的核心概念和功能。
- 学习如何构建高效的 AI 应用。
- 获取最新的技术动态和实践经验。
加入社区 🎯 扫码加群主微信(备注:Spring AI),一起探索 Spring AI 的无限可能!
如果你是第一次接触 Spring AI,建议先阅读 Spring AI 官方文档 以了解框架的基本概念和使用方法。然后可以通过本项目的各个模块进行实践,逐步深入理解框架的核心功能。
推荐学习顺序:
- 📚 Spring AI 官方文档 - 了解基础概念
- 💬 spring-ai-chat - 聊天应用开发(必选起点)
- 🔧 spring-ai-tool-calling - 工具调用能力
- 🧠 spring-ai-vector - 向量数据库集成
- 🚀 MCP/RAG/AGENT - 高级应用模式
👇下面开启 Spring AI 之旅吧〜
| 依赖项 | 版本/要求 | 说明 |
|---|---|---|
| SpringBoot | 3.3.6 | - |
| Spring AI | 1.0.0 | - |
| JDK | 21+ | - |
| Maven | 3.6+ | 强烈推荐使用 mvnd 代替 mvn |
| Docker | (用于运行 Milvus、Nacos 等) |
# 克隆项目到本地 git clone https://github.com/java-ai-tech/spring-ai-summary.git # 进入项目并编译 cd spring-ai-summary && mvn clean compile -DskipTests
如果遇到 Maven 依赖下载慢的问题,可以尝试使用国内的 Maven 镜像源,如阿里云、清华大学等;运行过程中如果有其他任何问题,可以扫码加入上面的微信群进行咨询交流〜〜〜
对于每个模块的 resource 文件夹下的 application.yml/application.properties 文件,根据你的需求配置相应的 API 密钥。如 spring-ai-chat-deepseek 模块:
# 示例:deepseek 模块配置 spring.ai.deepseek.api-key=${spring.ai.deepseek.api-key} spring.ai.deepseek.base-url=https://api.deepseek.com spring.ai.deepseek.chat.completions-path=/v1/chat/completions spring.ai.deepseek.chat.options.model=deepseek-chat
将你的 spring.ai.deepseek.api-key 替换为实际的 API 密钥即可启动运行。关于如何申请 api key ,可以移步项目 Wiki 页面进行查看。
💡 安全提示:使用环境变量存储 API 密钥,避免代码泄露。申请密钥指南
完成上述步骤后,你可以选择运行不同的示例模块来体验 Spring AI 的功能。如启动运行 spring-ai-chat-deepseek 模块(具体端口可以根据你自己的配置而定):
2025年06月04日T14:18:43.939+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] c.g.ai.chat.deepseek.DsChatApplication : Starting DsChatApplication using Java 21.0.2 with PID 88446 (/Users/glmapper/Documents/projects/glmapper/spring-ai-summary/spring-ai-chat/spring-ai-chat-deepseek/target/classes started by glmapper in /Users/glmapper/Documents/projects/glmapper/spring-ai-summary) 2025年06月04日T14:18:43.941+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] c.g.ai.chat.deepseek.DsChatApplication : The following 1 profile is active: "deepseek" 2025年06月04日T14:18:44.469+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer : Tomcat initialized with port 8081 (http) 2025年06月04日T14:18:44.475+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] o.apache.catalina.core.StandardService : Starting service [Tomcat] 2025年06月04日T14:18:44.476+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] o.apache.catalina.core.StandardEngine : Starting Servlet engine: [Apache Tomcat/10.1.33] 2025年06月04日T14:18:44.501+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/] : Initializing Spring embedded WebApplicationContext 2025年06月04日T14:18:44.502+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] w.s.c.ServletWebServerApplicationContext : Root WebApplicationContext: initialization completed in 533 ms 2025年06月04日T14:18:44.962+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] o.s.b.a.e.web.EndpointLinksResolver : Exposing 14 endpoints beneath base path '/actuator' 2025年06月04日T14:18:44.988+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer : Tomcat started on port 8081 (http) with context path '/' 2025年06月04日T14:18:44.997+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] c.g.ai.chat.deepseek.DsChatApplication : Started DsChatApplication in 1.215 seconds (process running for 1.637) 2025年06月04日T14:18:45.175+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [on(2)-127.0.0.1] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/] : Initializing Spring DispatcherServlet 'dispatcherServlet' 2025年06月04日T14:18:45.175+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [on(2)-127.0.0.1] o.s.web.servlet.DispatcherServlet : Initializing Servlet 'dispatcherServlet' 2025年06月04日T14:18:45.176+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [on(2)-127.0.0.1] o.s.web.servlet.DispatcherServlet : Completed initialization in 1 ms
如果出现上述类似的启动日志,那么恭喜你,启动成功啦 🎉🎉🎉🎉🎉....,你已经打开了 Spring AI 的大门,接下来就可以开始探索各种功能模块了;启动完成后,可以通过 cUrl、HTTPie 或 Postman 等工具进行测试。
curl localhost:8081/api/deepseek/chatWithMetric?userInput="你是谁?"
结果如下:
成功标志 🎉:看到类似响应即表示运行成功!
# completion tokens http://localhost:8081/actuator/metrics/ai.completion.tokens # prompt tokens http://localhost:8081/actuator/metrics/ai.prompt.tokens # total tokens http://localhost:8081/actuator/metrics/ai.total.tokens
以 ai.completion.tokens 为例,结果如下:
{
"name": "ai.completion.tokens",
"measurements": [
{
"statistic": "COUNT",
"value": 34
}
],
"availableTags": []
}关于其他模块的使用方法和配置,可以查看 Wiki 页面或各模块的 README.md 文件。
以下是一些推荐的学习资源:
官方也有一个学习资料汇总,但主要是汇总的国外的一些资料,所以本项目更聚焦在汇总了一些国内的学习资源,供大家参考。
- 码匠的流水账--Spring AI 系列专栏 因为作者没有进行专栏管理,所以是链接到了主页;此外这个系列的文章用来学习 Spring AI 的一些设计思路和实现方式非常不错,但是他是基于 M 系列版本写作的,所以有些内容可能会和最新版本不一致。
- 深入解析 Spring AI 系列
- 如何用Spring AI构建MCP Client-Server架构
- Building Effective Agents with Spring AI 🌟🌟🌟🌟🌟
- Spring AI 大模型返回内容格式化源码分析及简单使用
- Spring AI EmbeddingModel 概念与源码分析
- 全量RAG技术:更简单、更实用的实现方法 ✨
- Spring AI 框架原理与实战 🌟🌟🌟
- 大模型技术科普
- LLM 系列(一):发展历程篇
- LLM 系列(二):基础概念篇
- LLM 系列(三):架构模式篇
- LLM 系列(四):神奇数字篇
- LLM 系列(五):模型训练篇
- LLM 系列(六):模型推理篇
- LLM 系列(七):数学概念篇
- LLM 系列(八):RAG 篇
- LLM 系列(九):RAG 番外篇-从文档到向量
- LLM 系列(十):RAG 番外篇-向量检索
- LLM 系列(十一):模型精度篇
- LLM 系列(十二):解读 Function Calling
- LLM 系列(十三):解读 Context Engineering
- LLM 系列(十四):解读 Deep Research
- LLM 系列(十五):解读 Transformer 位置编码
- LLM 系列(十六):解读 Transformer 输出采样
- LLM 系列(十七):解读 Transformer 残差连接
- LLM 系列(十八):解读 Transformer 注意力机制
- 模型范式与核心算法
- Brook for GPUs(2004)
- ImageNet Classification with Deep CNNs(AlexNet)
- Sequence to Sequence Learning with Neural Networks(2014)
- Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate(2014)
- Distilling the Knowledge in a Neural Network(2015)
- Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet)(2015)
- Outrageously Large Neural Networks: Mixture of Experts(2017)
- Attention Is All You Need(Transformer)(2017)
- Mastering the Game of Go without Human Knowledge(AlphaGo Zero)(2017)
- The Bitter Lesson(2018)
- Chain-of-Thought Prompting(2022)
- LoRA: Low-Rank Adaptation of LLMs(2021)
- ReAct: Reasoning and Acting in Language Models(2022)
- Infra 与数据
- 语言模型发展
- Efficient Estimation of Word Representations(Word2Vec)(2013)
- Google’s Neural Machine Translation System(2016)
- Improving Language Understanding by Generative Pre-Training(GPT-1)
- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers(2018)
- Language Models are Unsupervised Multitask Learners(GPT-2)(2019)
- GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners(2020)
- Training Language Models with Human Feedback(InstructGPT)(2022)
- Tulu 3 Technical Report(2024)
- DeepSeek
- Kimi
- Qwen
大家如果有好的文章或资源,也欢迎提交 PR 或 Issue 进行补充和完善。下面开发和贡献指南。
首先,非常欢迎各位提交任何形式的贡献,包括但不限于代码、文档、测试、代码注释等等。但在提交贡献之前请遵循如下流程:
- Fork 项目
如下图所示, fork 仓库到你个人仓库 how-to-fork.png
-
Clone 你个人仓库代码
# 在 GitHub 上 Fork 项目 # 克隆你的 Fork 仓库 git clone https://github.com/your-username/spring-ai-summary.git cd spring-ai-summary
-
创建特性分支
# 创建并切换到新的特性分支 git checkout -b feature/your-feature-name -
开发规范
- 遵循项目的代码风格和命名规范
- 确保代码通过所有测试(如有)
- 更新相关文档
-
提交代码
# 添加修改的文件 git add . # 提交代码 git commit -m "feat: add new feature" # 推送到你的 Fork 仓库 git push origin feature/your-feature-name
-
创建 Pull Request
- 在 GitHub 上创建 Pull Request
- 填写 PR 描述,说明改动内容和原因
- 等待代码审查和合并
-
API 密钥安全
- 建议使用环境变量存储 API 密钥,避免泄露风险
- 切勿在代码仓库中硬编码密钥
- 定期轮换密钥,提升安全性
-
Token 使用
- 持续监控 Token 消耗,避免超额
- 设置合理的 Token 限制,防止滥用
- 推荐实现缓存机制,提升响应速度与成本控制
- 1、本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。 另外本项目仅供学习和研究使用,不适用于生产环境,请勿将样例工程直接用于生产环境。使用时请遵守相关模型的使用条款和条件。
- 2、本项目的所有代码和文档均由 glmapper 独立开发和维护,欢迎大家提出意见和建议,如果对你有帮助,请给个 Star 支持一下哦!如果你有任何问题或建议,请在 GitHub 上提交 Issue 或 PR,或者通过这里联系我。后续我将进一步将关于 spring ai 的相关技术文章同步发布到本仓库和个人微信公众号:磊叔的技术博客,也欢迎扫码关注。
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