SpringAI Alibaba 正式版发布！四个问题让你彻底拿捏它

SpringAI Alibaba 正式版发布！四个问题让你彻底拿捏它

作者：XXX | 发布时间：2025年4月

最近，SpringAI Alibaba 正式版重磅上线了！作为一个 Java 开发者，如果你还没听说过它，那你可能真的要掉队了。

别急，今天我就用最通俗的方式带你搞懂这玩意儿到底是个啥、为啥要学它、学什么、能干啥！

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一、SpringAI Alibaba 到底是个啥？

一句话总结：

SpringAI Alibaba 是一个让 Java 开发者也能轻松玩转 AI 的开发框架。

没错，它还是以 SpringAI 为基础，但这次它深度集成了阿里自己的 百炼平台，支持：

• ChatBot（聊天机器人）
• Workflow（工作流）
• Multi-Agent（多智能体）

简单来说就是——把调用大模型这件事抽象成一个标准 API 接口，你可以像写普通方法一样去调用它。

比如你想让 Qwen 回答一个问题，只需要这样写：

ChatClient chatClient = new QwenChatClient("your-api-key");
String response = chatClient.call("请帮我写一份会议纪要");

是不是超级简单？但这背后可不简单：

• 支持多种模型选择（qwen-max、qwen-plus、qwen-turbo）
• 支持记忆功能（Session 管理）
• 支持结构化输出（返回 JSON 数据）
• 支持上下文理解（Prompt 工程）
• 支持与百炼平台无缝对接

所以它的核心能力是三个词：

抽象 + 简化 + 扩展

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二、为什么要学 SpringAI Alibaba？

很多人会问：“我一个后端开发，有必要学这个吗？”
答案是：非常有必要！

举个现实的例子你就明白了：

老板说：“小王啊，我看最近 AI 很火阿，你能不能给我写个 AI，让它替我回答公司所有的业务问题呢？”

你一听懵了，心想：

• 我不是做 AI 的啊？
• 公司几千个 FAQ，咋让 AI 懂这些？
• 难道我要从头训练模型？部署服务器？写 Python？学 Prompt 工程？

这时候，SpringAI Alibaba 就派上用场了！

你可以这样回应老板：

“没问题，我明天就能上线一个测试版。”

因为它让你可以用熟悉的 Spring Boot 方式，快速构建一个能理解公司业务、自动回答问题的 AI 应用。

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三、SpringAI Alibaba 我们要学什么？

接下来我们来看看，作为一个 Java 开发者，你要掌握哪些关键技能才能真正“拿捏” SpringAI Alibaba。

1. 基础能力：如何调用大模型？

这是入门的第一步，你要学会使用 ChatClient 接口来调用 Qwen 或其他模型，实现基础问答、对话等功能。

ChatClient chatClient = new QwenChatClient("your-api-key");
String answer = chatClient.call("帮我写一封邮件给张总");

2. 对话记忆：让 AI 有“上下文感知”能力

有时候用户会连续提问，AI 如果记不住前面说了啥，就会显得很傻。SpringAI Alibaba 提供了 Session 管理机制，可以记住历史对话。

ChatSession session = chatClient.startNewSession();
session.call("你好，请介绍一下你自己");
session.call("那你能帮我做什么呢？");

3. 结构化输出：让 AI 返回 JSON 格式数据

很多时候我们不需要一段文字，而是希望 AI 输出结构化的数据，比如：

{
  "title": "会议纪要",
  "content": {
    "时间": "2025年4月5日14:00",
    "地点": "会议室A",
    "参与人员": ["张三", "李四"]
  }
}

SpringAI Alibaba 支持直接映射到 Java 类：

record MeetingSummary(String title, Map<String, Object> content) {}

MeetingSummary summary = chatClient.call("根据以下内容生成纪要...", MeetingSummary.class);

4. RAG（检索增强生成）：让 AI 读你的知识库

你想让 AI 回答你们公司的业务问题？那就得让它先“看懂”你们的知识库。SpringAI Alibaba 支持 RAG，也就是让 AI 先查资料再回答。

List<String> docs = vectorStore.search("发票怎么开");
String prompt = buildPrompt("发票怎么开", docs);
chatClient.call(prompt);

5. 构建高级应用：ChatBot、Workflow、Multi-Agent

当你掌握了基础能力之后，就可以开始构建更复杂的 AI 应用了：

• ChatBot 模式：搭建客服机器人、知识库问答系统
• Workflow 模式：构建自动化流程系统（如审批、报销、合同审核）
• Multi-Agent 模式：多个 AI 协同完成任务（如电商推荐、风控系统）

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四、SpringAI Alibaba 能干啥？真实应用场景有哪些？

下面几个场景帮你更直观地理解它的价值：

场景一：智能客服系统

• 用户问：“我的订单状态在哪？”、“发票怎么开？”、“商品有优惠吗？”
• 不需要一堆 if-else，直接调用 Qwen 大模型回答
• 可结合 RAG 提升准确率，接入 OA 系统提升效率

场景二：合同自动审核

• 自动识别 PDF 合同内容
• 分析条款是否合规
• 输出 JSON 审核结果
• 集成进 OA 系统中

场景三：电商推荐系统

• 图像识别 Agent：分析商品图片
• 文本分析 Agent：分析用户评论
• 决策 Agent：综合判断推荐哪些商品
• 协调器统一调度，构建完整的推荐链路

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最后总结一下：

四个问题，彻底拿捏 SpringAI Alibaba：

问题	答案
它到底是个啥？	让 Java 开发者也能轻松调用大模型的 AI 框架
为什么要学它？	简化 AI 应用开发流程，让开发者基于业务定制功能
我们要学什么？	调用模型、记忆管理、结构化输出、RAG、构建高级应用
它能干啥？	智能客服、合同审核、推荐系统、自动化流程等

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