
Spring AI 学习路线 | 26 年最新零基础到精通一条龙(万人收藏⭐️)
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前言
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:
- ✅ Spring AI 核心特性(自定义拦截器、上下文持久化、结构化输出)
- ✅ 接入 AI 大模型 + AI 大模型本地部署
- ✅ Prompt 工程和优化技巧 + 多模态特性
- ✅ RAG 知识库和向量数据库
- ✅ Tool Calling 工具调用
- ✅ MCP 模型上下文协议和服务开发
- ✅ AI 智能体 Manus 原理和自主开发
- ✅ AI 服务化和 Serverless 部署
💡 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!
就业方向
学习 Spring AI 可以帮助你从事多个方向的工作:
- Java AI 应用开发工程师:使用 Spring AI 开发各类 AI 应用,是主要就业方向。
- 全栈 AI 工程师:不仅能开发 AI 应用,还能处理前端、后端、数据库等全栈工作。
- 企业 AI 架构师:负责企业 AI 系统的架构设计和技术选型。
- AI 产品经理:理解 Spring AI 的能力边界,能够更好地规划产品功能。懂技术的产品经理谁不爱呢?
学习路线图
阶段 1:Spring Boot 基础(回顾,3-15 天)
学习目标
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。
知识点
Spring Boot 基础【必学】:
- Spring Boot 项目创建
- 自动配置原理
- 依赖注入
- 配置文件
- RESTful API 开发
Java 基础【必学】:
- Java 17+ 特性
- Lambda 表达式
- Stream API
- Record 类型
学习建议
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。
学习资源
- ⭐ Spring Boot 学习路线:完整的 Spring Boot 学习路线
- Java 学习路线:完整的 Java 学习路线
阶段 2:Spring AI 基础(10-30 天,仅供参考)
学习目标
掌握 Spring AI 的核心概念和基本用法,能够开发简单的 AI 应用。
知识点
Spring AI 核心概念【必学】:
- Spring AI 架构
- 模型抽象(Model API)
- ChatClient API
- Advisors 模式
- 自动配置
Chat Model【必学】:
- ChatModel 接口
- 模型配置
- 同步调用 vs 流式调用
- 多模态支持
Prompt 管理【必学】:
- Prompt Template
- 系统消息(System Message)
- 用户消息(User Message)
- 消息历史管理
结构化输出【必学】:
- BeanOutputConverter
- MapOutputConverte
