SpringAI ChatClient Fluent API详解及使用指南

ChatClient提供了fluent API用于与AI模型进行通信，支持同步和流式编程模型。

1. 创建ChatClient的两种方式：

• builder：ChatClient.Builder builder = ChatClient.builder(myChatModel).build()；允许对ChatClient进行详细地定制，包括可以设置系统prompt和用户prompt以及一些其他的选项等等。
• create：ChatClient chatClient = ChatClient.create(myChatModel); 简化版的快捷创建方法，适合不需要太多自定义的情况。

注：Fluent API 是一种面向对象的 API 设计风格，它通过方法链（method chaining）的方式让代码更易读、更流畅地表达逻辑。

1. ChatClient fluent API 允许使用三种不同的方法创建prompt：

• Prompt():没有参数，使用fluent API构建完整的提示。 例如：

  String response = chatClient.prompt()
      .system("You are a helpful assistant.")
      .user("Explain quantum computing in simple terms.")
      .call()
      .content();
  

• prompt（Prompt prompt）：接收一个完整的prompt，用于已经有一个构造好的prompt对象的场景。
• prompt（String content）：只传入用户输入，不需要其他高级功能，用于快速构建简单的prompt

1. ChatClient API提供了多种使用流畅 API 格式化 AI 模型响应的方法。

• ChatResponse：包含响应生成相关的元数据，包括token数量，结束的原因，返回来的实际数据等等。
• Entity：将AI模型的返回数据封装成想要的实体，需要传入实体的类。 例如：

  ActorFilms actorFilms = chatClient.prompt()
      .user("Generate the filmography for a random actor.")
      .call()
      .entity(EntityClass.class);
  

• Stream：使用stream（）方法可以获得异步响应，这里我觉得并非是一种实际的格式，只是一种数据返回的形式。

1. Prompt Templates：ChatClient fluent API允许提供用户和系统文本作为模板，并在运行时替换变量。 例如：

String answer = ChatClient.create(chatModel).prompt()
    .user(u -> u
        .text("Tell me the names of 5 movies whose soundtrack was composed by {composer}")
        .param("composer", "John Williams"))
    .call()
    .content();

1. 返回值：

• String content：返回的是AI模型实际响应的字符串 例如：

  String result = chatClient.prompt()
      .user("What is the capital of France?")
      .call()
      .content();
  System.out.println(result); // 输出类似："The capital of France is Paris."
  

• Entity：返回的是你给出的实体类的一个实体对象
• ChatResponse：ChatResponse对象，包含更多的元信息

  ChatResponse response = chatClient.prompt()
      .user("Explain quantum computing in simple terms.")
      .call()
      .chatResponse();
  

• ChatClientResponse：这是最全面的响应对象，不仅包含 ChatResponse，还包含整个请求执行过程中的一些附加信息（如 RAG 中检索到的文档） 注：这种返回类型虽然SpringAI框架文档中提到了，但是在我用1.0.0-M6中没有这个返回方法。
• 上述所说的返回值是call（）方法的返回值，stream流式请求同理，但是stream没有提到Entity返回方法。

1. ChatClient中的一些默认值设置

• 默认的system text：在构建chatClient的时候设置默认system text（像一个“角色设定”或“人格模板”，在每次对话中都会被 AI 使用，决定它的语气、风格和行为方式。） 例如：

  @Configuration
  class Config {
  
      @Bean
      ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder) {
          return builder.defaultSystem("You are a friendly chat bot that answers question in the voice of a Pirate")
                  .build();
      }
  
  }
  

• defaultFunction(String name, String description, java.util.function.Function function)：这个方法允许在 Java 应用中定义一个“外部函数”，然后把这个函数的能力告诉 AI 模型。这样，当用户输入需要调用这个函数时，AI 模型会自动识别并调用它。
• defaultOptions(ChatOptions chatOptions)：传入ChatOptions类中定义的可移植选项或模型特定的选项例如 OpenAiChatOptions。
• defaultFunctions(String… functionNames)：应用程序上下文中定义的 java.util.Function 的 bean 名称。

1. Advisors：Advisor是SpringAI提供的一种拦截机制，可以在请求前对请求进行处理，或者请求后对结果进行处理。

• 常用场景包括：
  • 添加对话历史（让模型记住上下文）
  • 插入外部数据（如文档、数据库内容）——这是 RAG 的核心
  • 修改系统提示词
  • 记录日志、统计 token 使用等

Advisor配置接口AdvisorSpec：

interface AdvisorSpec {
    AdvisorSpec param(String k, Object v);      
    AdvisorSpec params(Map p);  
    AdvisorSpec advisors(Advisor... advisors);  
    AdvisorSpec advisors(List advisors);
}

• 添加advisor的顺序很重要，因为在实行过程中，是按照添加顺序执行的。

几种常见的 Advisor 实现类

1. MessageChatMemoryAdvisor

• 将记忆作为一组 Message（角色+内容）插入到 prompt 中。
• 适合保留完整的对话结构（用户说的、AI 回答的）。

1. PromptChatMemoryAdvisor

• 把记忆内容插入到系统提示词（system message）中。
• 适用于只需要简单摘要式历史的情况。

1. QuestionAnswerAdvisor

• 结合 VectorStore 使用，实现 RAG（Retrieval-Augmented Generation）。
• 根据用户问题检索相关文档并插入 prompt。

Advisor示例：

@Service
public class CustomerSupportAssistant {
  
  private final ChatClient chatClient;
  
  public CustomerSupportAssistant(ChatClient.Builder builder, VectorStore vectorStore, ChatMemory chatMemory) {
  
      this.chatClient = builder
          .defaultSystem("""
              You are a customer chat support agent of an airline named \"Funnair\".
              Respond in a friendly, helpful, and joyful manner.
  
              Before providing information about a booking or cancelling a booking,
              you MUST always get the following information from the user:
              booking number, customer first name and last name.
  
              Before changing a booking you MUST ensure it is permitted by the terms.
  
              If there is a charge for the change, you MUST ask the user to consent before proceeding.
              """)
          .defaultAdvisors(
              new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory), // CHAT MEMORY
              new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore),   // RAG
              new SimpleLoggerAdvisor()                 // LOGGING
          )
          .defaultFunctions("getBookingDetails", "changeBooking", "cancelBooking") // FUNCTION CALLING
          .build();
  }
  
  public Flux chat(String chatId, String userMessageContent) {
  
      return this.chatClient.prompt()
              .user(userMessageContent)
              .advisors(a -> a
                      .param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                      .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 100))
              .stream().content();
  }
}