Java SpringBoot调用大模型AI构建AI应用

本文是一个用springboot 结合spring mvc 和spring ai alibaba 调用国产大模型通义千问的具体例子，按照这个做能够快速的搞定Java应用的调用。

然后就可以把这类应用泛化到所有的涉及到非结构化数据结构化的场景中。

当前，在Java springboot 中调用大模型时，缺乏优秀的AI应用框架是一个常见问题。

作为老牌的Java应用框架提供商，Spring 在springboot之外提出了解决方案—Spring AI，它借鉴了langchain的核心理念，并结合了Java面向对象编程的特点。

Spring AI最核心的优势在于提供了统一接口，使得开发者能够编写一次代码后仅通过更改配置即可轻松切换不同的AI实现。

此外，得益于专门团队的支持与维护，Spring AI保证了稳定性和持续更新。以本次样例中的Spring AI Alibaba接入阿里云通义大模型为例，用户在完成初步集成后，同样可以方便地更换为自己所需的其他大模型实现。

这种设计极大简化了开发流程，提高了效率，让Java开发者能更专注于业务逻辑本身而非复杂的AI集成工作。

Spring AI Alibaba是Spring AI的一个实现，它基于Spring AI的API完成了阿里云百炼系列云产品的大模型接入。

与Spring Cloud Alibaba一样，Spring AI Alibaba整合了阿里巴巴的最佳实践，是国内最好的Spring AI实现之一。

Spring AI Alibaba提供了一系列强大的功能和能力，包括但不限于模型调用、Prompt模板、RAG（检索增强生成）、文生图以及图像识别等。

通过使用Spring AI Alibaba，开发者可以轻松地开发基于阿里云通义提供的聊天、图片或语音生成AI应用。

框架还提供了诸如OutputParser、Prompt Template、Stuff等实用工具，帮助简化开发流程。本文将以Prompt模板和模型调用两个能力为例，展示如何接入Spring AI Alibaba，以便为项目增添更多AI功能。

通义千问Qwen在MMLU、TheoremQA、GPQA等基准测评中表现出色，超越了Llama 3 70B ，在85+分数，与gpt和claude等同属第一梯队，并在Hugging Face开源大模型排行榜Open LLM Leaderboard上荣登榜首。

MMLU 和 GPQA都是目前客观评分中最公认的两个评测标准，客观评分来说这俩是最好的。

另外，在真人参与评测的arena里面，它不仅在思南平台上仅次于国际知名的GPT和Claude系列，还在 Hugging Face的视觉模型竞技场中稳居中国首位。

为了基于SpringBoot集成Spring AI Alibaba完成一个简单的对话模型，并构建一个支持prompt的流返回接口的项目