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Spring AI 是 Spring 生态系统推出的 AI 应用开发框架，它把 Spring 的设计理念和最佳实践带入了 AI 领域。作为 Java 开发者最熟悉的框架体系，Spring AI 让 Java 程序员能够 用熟悉的方式开发 AI 应用，无需学习全新的技术栈。
为什么要学 Spring AI？
首先，如果你熟悉 Spring Boot，学习 Spring AI 会非常顺畅，设计理念和 API 风格一脉相承，上手成本很低。Spring AI 提供了统一的 API 来访问各种 AI 模型（OpenAI、Anthropic、Azure、阿里云等等），支持对话、Embedding、多模态图像生成等多种功能，还提供了 RAG、工具调用、结构化输出、观测性等高级特性。
因此，Spring AI 的应用场景十分广泛。从企业智能客服到文档问答系统，从代码助手到内容创作工具，Spring AI 都能提供完善支持。
此外，国内大厂还推出了 Spring AI Alibaba，能轻松对接阿里云大模型，为国内开发者提供了完整的 AI 应用开发解决方案、以及清晰的中文文档。
从就业角度看，掌握 Spring AI 意味着你既懂 Java 后端又懂 AI 开发，在求职上会更有竞争力。很多 跟着鱼皮学了 AI 项目 的同学都拿到了不错的 Offer：
如果想要快速掌握 Spring AI，强烈建议直接学习鱼皮的 AI 超级智能体项目！
这是一套以 AI 开发实战为核心的项目教程，基于 Spring Boot 3 + Spring AI 开发 AI 恋爱大师应用 + 拥有自主规划能力的超级智能体。项目选题新颖、业务真实，用一套实战教程将程序员必知必会的 AI 技术一网打尽，帮你成为 AI 时代企业的香饽饽。
你将在项目中掌握：
💡 学习建议：本路线可以结合 AI 超级智能体项目一起学习，边看路线理论、边跟项目实战，效果最佳！
学习 Spring AI 可以帮助你从事多个方向的工作：
本阶段按需学习，主要是回顾 Spring Boot 基础知识，为 Spring AI 学习打下基础。
Spring Boot 基础【必学】：
Java 基础【必学】：
1）Spring AI 要求 Java 17 或更高版本，建议使用 Java 21。如果你的 Java 版本较低，需要先升级。
2）如果你已经熟悉 Spring Boot，可以快速过一遍这个阶段。如果你是 Spring Boot 新手，关于 Spring Boot 的详细学习，可以查看 Spring Boot 学习路线。
掌握 Spring AI 的核心概念和基本用法，能够开发简单的 AI 应用。
Spring AI 核心概念【必学】：
Chat Model【必学】：
Prompt 管理【必学】：
结构化输出【必学】：
1）Spring AI 的核心是 ChatClient API，它提供了流畅的 API 来跟 AI 模型交互。ChatClient 的设计理念类似 WebClient 和 RestClient，如果你熟悉这些 API，学习 ChatClient 会很容易。
▼java复制代码@RestController class MyController { private final ChatClient chatClient; public MyController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) { this.chatClient = chatClientBuilder.build(); } @GetMapping("/ai") String generation(String userInput) { return this.chatClient.prompt() .user(userInput) .call() .content(); } }
2）Spring AI 支持多种 AI 模型提供商，包括 OpenAI、Anthropic、Azure、Google、DeepSeek 等。通过统一的 API，可以轻松切换不同的模型，而不需要修改业务代码。
3）Advisors 是 Spring AI 的重要概念，类似 AOP 的切面或者拦截器。通过 Advisors，可以在调用 AI 前后执行额外的逻辑，如添加上下文、过滤输出、记录日志等。一定要理解 Advisors 的工作原理和应用场景。
4）建议从官方文档开始学习。因为 Spring AI 的 官方文档 非常详细，提供了大量示例。跟着文档动手实践，效果最好。
5）Spring AI Alibaba 是国内团队维护的版本，为国内开发者提供了更好的支持。推荐在学完 Spring AI 后，也学习一下 Spring AI Alibaba 文档，了解国产模型的快速集成方法。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索技术和 AI 内容生成的混合架构，可以解决大模型的知识时效性限制和幻觉问题。
简单来说，RAG 就像给 AI 配了一个 “小抄本”，让 AI 回答问题前先查一查特定的知识库来获取知识，确保回答是基于真实资料而不是凭空想象。
掌握使用 Spring AI 开发 RAG 应用，能够实现文档问答等功能。
文档处理（ETL）【必学】：
向量存储【必学】：
检索增强【必学】：
高级特性【建议学】：
1）RAG 是 Spring AI 最重要的应用场景。要深入理解 RAG 的四大核心步骤：文档处理、向量化、检索、生成。Spring AI 为每个步骤都提供了完善的组件支持。
2）文档处理（ETL）是 RAG 的基础。Spring AI 提供了多种 DocumentReader（如 PDFReader、MarkdownReader、JsonReader 等），可以处理各种格式的文档。要掌握文档切割策略，合理的切割能显著提升 RAG 效果。
3）向量存储的选择很重要。开发阶段可以使用 SimpleVectorStore（内存存储），生产环境建议使用 PGVector（PostgreSQL 扩展）或专业的向量数据库。PGVector 的优势是可以复用现有的 PostgreSQL，成本低、维护简单。
4）Advisors 是 Spring AI 实现 RAG 的核心机制。QuestionAnswerAdvisor 简单易用，RetrievalAugmentationAdvisor 更加灵活。要理解它们的区别和应用场景，掌握配置方法。
5）建议学习鱼皮的 AI 超级智能体项目，项目中有完整的 Spring AI + RAG 实战教程，从基础到进阶都有详细讲解，包含大量最佳实践和优化技巧。
掌握 Spring AI 的高级特性，能够开发更复杂的 AI 应用。
工具调用（Function Calling）【必学】：
Chat Memory【必学】：
多模态【建议学】：
观测性【必学】：
安全性【必学】：
1）工具调用（Function Calling）是让 AI 能够执行实际任务的关键。通过工具调用，AI 可以查询数据库、调用 API、执行代码等。要掌握如何定义工具、如何让 AI 正确调用工具、如何处理工具返回结果。
比如可以让 AI 调用联网搜索工具获取到最新的知识：
2）Chat Memory 让 AI 能够记住历史对话，实现多轮对话。Spring AI 提供了 MessageChatMemoryAdvisor，可以轻松实现对话记忆。要理解如何配置记忆大小、如何实现多用户隔离、如何持久化存储。
3）可观测性在生产环境非常重要。Spring AI 提供了完善的观测性支持，包括日志、指标、链路追踪等。要学会使用这些工具调试和监控 AI 应用。
建议大家观看鱼皮的 Prometheus + Grafana + ARMS 大厂级别监控视频教程，很快就能学会可观测性了。
4）AI 应用可能面临提示词注入攻击、输出不当内容等安全问题。要学习如何防范这些问题，保证应用安全。
Spring AI Alibaba 是阿里巴巴团队维护的 Spring AI 扩展，为国内开发者提供了更好的支持。它不仅集成了国产大模型，还提供了很多额外的功能。
掌握 Spring AI Alibaba 的使用，能够集成国产大模型和云服务。
Spring AI Alibaba 基础【必学】：
阿里云服务集成【必学】：
扩展功能【建议学】：
1）阿里云百炼平台提供了丰富的 AI 服务，包括大模型、Embedding 模型、向量存储、知识库等。通过 Spring AI Alibaba，可以轻松使用这些服务。
2）Spring AI Alibaba 提供了很多扩展的 DocumentReader，如加载飞书文档、B 站视频字幕、GitHub 文档等，非常实用。
3）建议学习鱼皮的 AI 超级智能体项目，项目中详细讲解了 Spring AI Alibaba 的使用，包含大量实战经验。
通过完整的项目实践，综合运用所学知识，积累 Spring AI 开发经验。
1）开发一个完整的 Spring AI 应用。推荐企业真实的项目方向：企业知识库问答、智能客服系统、代码助手、文档分析工具、学习辅导系统。
2）项目要包含完整的功能：用户界面、模型集成、RAG 实现、工具调用、对话记忆、日志监控。建议使用 Spring Boot + Spring AI + Vue/React 的技术栈。
3）关注项目的完成度和质量。一个简单但完整的项目比一个复杂但半成品的项目更有价值。要做好文档、写好 README、提供运行示例。
4）强烈建议学习鱼皮的 AI 项目教程。鱼皮的 AI 超级智能体项目 是基于 Spring AI 开发的完整项目，从需求分析到部署上线都有详细讲解，学完后你不仅掌握了 Spring AI，还有了一个完整的项目经历。
鱼皮原创 AI 项目（强烈推荐）：
Spring AI 技术栈：
其他 AI 开发技术栈（也值得学习）：
其他项目方向：
熟练掌握 Spring AI 常见面试题，准备好简历和项目经历，顺利通过面试。
1）准备 AI 项目：无论你是 Java 后端还是其他方向的同学，鱼皮都建议给简历上添加至少 1 个 AI 项目经历，最好是完整的、已经上线的 AI 应用。推荐学习鱼皮的 AI 超级智能体项目，这是基于 Spring AI 开发的完整项目。
2）准备简历：建议使用 老鱼简历 快速制作完整的简历；关于如何写好简历，推荐学习鱼皮的 保姆级写简历指南。
3）多刷面试题：Spring AI 的面试题主要包括框架使用、RAG 技术、工具调用等。建议使用 面试鸭 刷题，特别是 AI 大模型题库。
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基础概念：
RAG 技术：
高级特性：
项目经验：
Spring AI 是 Java 开发者的首选 AI 框架，掌握 Spring AI 将让你在 AI 浪潮中占据有利位置。从基础概念到高级特性，从简单对话到 RAG 应用，从工具调用到多模态处理，Spring AI 提供了完整的解决方案。
学习 Spring AI 要先打好 Spring Boot 基础，熟悉 Spring 的设计理念和开发方式。深入学习 Spring AI 的核心概念和 API，掌握 ChatClient、Advisors 等核心组件。重点学习 RAG 开发，这是最重要的应用场景。掌握高级特性，如工具调用、对话记忆、多模态等。了解 Spring AI Alibaba，集成国产大模型和云服务。通过完整的项目实践，积累开发经验。
Spring AI 和 Spring AI Alibaba 的生态系统在不断发展，新功能和集成不断加入。要持续学习，多关注官方文档和社区动态，因为各种 API 和概念都有可能发生变化。学习时建议多看示例项目，多动手实践。
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