阿里：SpringAIAlibaba正式版发布！

Spring AI Alibaba 是基于 Spring AI 构建的，专门针对阿里云生态（如通义千问、OSS 等）进行深度适配和功能增强。

Spring AI Alibaba 提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案，帮助开发者快速构建 AI 应用。

主要功能

Spring AI Alibaba 提供的主要功能如下：

开发复杂 AI 应用的高阶抽象 Fluent API — ChatClient。
提供多种大模型服务对接能力，包括主流开源与阿里云通义大模型服务（百炼）等。
支持的模型类型包括聊天、文生图、音频转录、文生语音等。
支持同步和流式 API，在保持应用层 API 不变的情况下支持灵活切换底层模型服务，支持特定模型的定制化能力（参数传递）。
支持 Structured Output，即将 AI 模型输出映射到 POJOs。
支持矢量数据库存储与检索。
支持函数调用 Function Calling。
支持构建 AI Agent 所需要的工具调用和对话内存记忆能力。
支持 RAG 开发模式，包括离线文档处理如 DocumentReader、Splitter、Embedding、VectorStore 等，支持 Retrieve 检索等。
支持 MCP 调用。

正式版发布

Spring AI Alibaba 在前段时间也发布了第一个 GA（General Availability，正式发布版）版 1.0.0.2，这是第一个 GA 版本！

Spring AI Alibaba 支持 ChatBot、Workflow 和 Multi-agent（多智能体）应用程序的开发。

主要特点

全面框架集成：无缝连接阿里巴巴服务，包括百联的 Dashscope，支持 Qwen 和 Deepseek 等各种主流 AI 模型。
多智能体框架：基于图的多代理框架：受 Langgraph 的启发，Spring AI Alibaba Graph 可以轻松构建工作流和多代理应用程序。
企业级 AI 代理解决方案
- Nacos MCP 注册表。
- 分布式 MCP 发现和负载均衡。
- 动态 API 到 MCP 代理。
- NL2SQL 用于将自然语言查询转换为 SQL 语句。
- 可观察性。

快速开始

1.引入 spring-ai-alibaba-starter 依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    <version>3.3.4</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
    <version>1.0.0.2</version>
</dependency>

2.设置配置文件 application.yml

spring:
  ai:
    dashscope:
      api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY}

3.注入 ChatModel

private final ChatModel dashScopeChatModel;

public DashScopeChatModelController(ChatModel chatModel) {
  this.dashScopeChatModel = chatModel;
}

4.编写控制器

@GetMapping("/simple/chat")
public String simpleChat() {

  return dashScopeChatModel.call(new Prompt(DEFAULT_PROMPT)).getResult().getOutput().getContent();
}

/**
 * Stream 流式调用。可以使大模型的输出信息实现打字机效果。
 * @return Flux<String> types.
 */
@GetMapping("/stream/chat")
public Flux<String> streamChat(HttpServletResponse response) {

  // 避免返回乱码
  response.setCharacterEncoding("UTF-8");

  Flux<ChatResponse> stream = dashScopeChatModel.stream(new Prompt(DEFAULT_PROMPT));
  return stream.map(resp -> resp.getResult().getOutput().getContent());
}

至此，已经完成了 DashScope 的基本接入。现在您已经可以和 DashScope 模型对话了。

官方案例

官方社区开发了一个 Playground 示例，其中包括基于 Spring AI Alibaba 的完整前端 UI 和后端。Playground 允许用户体验所有核心框架功能，例如聊天、可观察性、多轮对话、图像生成、多模态、工具调用、MCP 和 RAG，体验了一下它的文生图还不错，如下图所示：

项目地址：https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples/tree/main/spring-ai-alibaba-playgroundopen in new window

小结

AI 已经不再是选择题，而是生死题的今天，早早行动起来，拥抱 AI、享受 AI 赋予这个时代的红利，才是事业稳定和成功的关键，所以一起搞起来吧~

特殊说明

以上内容来自我的《大模型应用开发》 课程，这门课程为视频+图文版，深入浅出学习了大模型应用开发的各种技术，例如系统学习了 Spring AI、LangChain4j、Spring AI Alibaba、Dify、Agent 等技术，其中包含：MCP、Function Call、RAG（简单、原生、高级应用）、向量数据库（Milvus、RedisStack）、Prompt工程、多模态、向量数据库、嵌入模型、N种主流LLM对接、3种DeepSeek对接、同时调用多种大模型、连续对话保存到数据库、上万种 MCP 通用服务对接、大模型直接操作数据库等，还有很多 AI 案例，如：数据库 AI 助手、快递 AI 助手等都是手把手带你实现。手把手教你快速、系统掌握大模型应用开发的核心技术。

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