Spring 通过 Spring AI 项目正式启用了 AI（人工智能）生成提示功能。本文将带你了解如何在 Spring Boot 应用中集成生成式 AI，以及 Spring AI 如何与模型互动。
首先回顾一下一些关键的领域术语和概念。
Spring AI 最初专注于处理语言输入和生成语言输出的模型。该项目的理念是为开发人员提供一个抽象接口，为将生成式 AI 作为独立组件纳入应用奠定基础。
接口 就是这样一个抽象，它有两个基本实现： 和 。
为生成函数提供了两个选项。简化版生成函数：，使用 作为输入和输出，可以避免使用 和 类的额外复杂性。
在 AI 领域，Prompt（提示）是指提供给 AI 的文本信息。它由上下文和问题组成，该模型用于生成答案。 从 Spring AI 项目的角度来看， 是一个参数化 列表。
使开发人员能够对文本输入进行更多控制。Prompt 模板就是一个很好的例子，它使用预定义文本和占位符集构建。然后，可以使用传递给 构造函数的 值填充它们。
接口还包含有关 AI 模型可处理的消息（Message）类别的高级信息。例如，OpenAI 实现区分会话角色，通过 进行映射。对于其他模型，它可以反映消息格式或其他一些自定义属性。更多详情，请参阅 官方文档。
由 （生成）对象列表组成，每个对象都包含来自相应 （提示）的输出。此外， 对象还提供 AI 响应的元数据信息。
不过，由于 Spring AI 项目仍处于测试阶段，并非所有功能都已完成并文档化。请关注 GitHub repository 中的 issues 进展。
首先， 与 OpenAI 平台的所有通信都需要 API Key。为此，可以在 “API Keys” 页面上创建一个 Token。
Spring AI 项目定义了配置属性：。
可以在 文件中进行设置。
下一步是配置依赖。Spring AI 项目在 Spring 里程碑库（Spring Milestone Repository）中提供了组件。
因此，需要添加 定义：
之后，就可以导入 open-ai-spring-boot-starter：
Spring AI 项目正在积极发展，你可以查看 官方 GitHub 页面 了解最新版本。
现在，编写一个简单的 REST API 用于演示。它由两个端点组成，可以返回想要的任何主题和流派的诗歌：
- ：实现基本的 方法，并返回一个关于猫的的俳句（简单的字符串）。
- ：演示 和 类的功能。
为了简单起见，从 cathaiku 端点开始。通过 注解，设置 并添加 方法映射：
接下来，按照 DDD 概念，Service 层将定义所有 domain 逻辑。要调用 方法，只需将 注入到 中。现在，可以定义字符串 Prompt，并在其中指定生成俳句的请求。
启动端点，处理请求。响应包含一个简单的字符串：
目前看来效果不错，但目前的解决方案存在一些缺陷。首先，纯字符串响应并不是 REST 标准的**解决方案。
用固定的 Prompt 来查询 ChatGPT 并没有太大的价值。因此，下一步是添加参数值： 和 。这就是 的用武之地。
就其本质而言， 的工作方式与 和 的组合非常相似。
与 端点类似，首先定义 Prompt 的基本字符串，然后再定义用实际值填充的占位符名称：
接下来，对端点的输出进行标准化。为此，引入简单的 Record 类 - ，其中将包含诗歌标题（title）、名称（poetry）和流派（theme）：
下一步是在 类中注册 ；它提供了序列化和反序列化 OpenAI API 输出的功能。
然后，把该解析器（Parser）提供给 ，现在，消息（Message）将被序列化为 DTO 对象。
最后，生成函数如下：
现在，客户收到的响应看起来要好得多，更重要的是，它符合 REST API 标准和**实践：
Spring AI 项目通过 类提供了 OpenAPI Error 的抽象。遗憾的是，它没有为每种 Error 类型提供单独的类映射。不过，得益于这种抽象，我们可以在一个 Handler 中使用 处理所有异常。
下面的代码使用了 Spring 6 的 标准。如果你还不熟悉该标准，请查阅 中文文档。
现在，如果 OpenAPI 响应包含错误，该 Advice 就会进行处理。下面是一个响应示例：
可能出现的异常状态的完整列表请参见 官方文档页面。
本文介绍了 Spring AI 项目及其在 REST API 方面的功能，它为生成式 AI 集成到 Spring Boot 应用中提供了一个可靠的接口。在撰写本文时，spring-ai-starter 仍在积极开发中（可以访问快照版本）。
本文介绍了与 Spring AI 的基本集成和高级集成，包括 的底层原理，还通过实际案例介绍了 Spring AI 高级功能的示例：、 和 以及异常处理。
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