Spring AI 与 Mistral AI：使用 Spring Boot 构建 LLM 赋能的 Java 应用

本文将深入探讨如何利用 Spring AI 这个强大的工具，结合 Mistral AI 语言模型，快速构建一个由 LLM （大型语言模型）赋能的 Java 应用，特别是基于 Spring Boot 的聊天客户端。我们将通过一个具体的例子，展示如何简化 LLM 集成过程，让你即使没有深厚的机器学习背景，也能轻松上手。

1. Spring AI：LLM 集成的桥梁

Spring AI 是 Spring 团队推出的一个实验性项目，旨在简化 Java 应用与各种 LLM 的集成，例如 OpenAI、 Mistral AI、Gemini 等。它基于 Spring 编程模型，提供了许多开箱即用的抽象，让你能够更专注于业务逻辑，而不是繁琐的底层实现。

统一的 API: Spring AI 为不同的 LLM 提供商（OpenAI, Mistral AI, HuggingFace, Ollama, Gemini 等）提供了统一的 API。这意味着你可以轻松切换不同的 LLM 而无需修改大量代码，极大地提高了代码的可移植性和灵活性。想象一下，你最初使用 OpenAI，但后来发现 Mistral AI 在特定任务上表现更好，或者价格更优惠。有了 Spring AI，你可以通过简单的配置更改即可切换，而无需重写整个集成逻辑。
现成的抽象: Spring AI 提供了用于调用聊天模型的抽象。这些抽象简化了与 LLM 的交互过程，你不需要手动构建 HTTP 请求、解析 JSON 响应等。例如，ChatClient 接口封装了与聊天模型的交互，你只需要调用 call 方法即可发送 prompt 并获取响应。
Prompt 模板、输出解析器和记忆： Spring AI 提供了对 prompt 模板、输出解析器和记忆（聊天历史）的支持，使得构建复杂的聊天应用变得更加容易。 Prompt 模板可以让你动态地生成 prompt，根据不同的用户输入或上下文生成不同的 prompt。输出解析器可以让你将 LLM 的输出解析为结构化的数据。记忆功能可以让你跟踪聊天历史，从而实现上下文感知的功能。

2. Mistral AI：高效的语言模型选择

Mistral AI 是一家新兴的 AI 公司，其提供的语言模型以其高效、高质量和开源特性而闻名。使用 Mistral AI 的模型可以为你提供强大的自然语言处理能力，而无需承担过高的成本。

性能与成本的平衡: Mistral AI 的模型在性能上与一些大型模型相媲美，但在成本上更具优势。这使得它成为小型团队或个人开发者的理想选择。例如，Mistral 7B 模型在多个基准测试中表现出色，同时具有较低的推理成本。
易于集成: Mistral AI 提供了清晰的 API 文档和 SDK，使得集成过程非常简单。结合 Spring AI，你可以更加轻松地将 Mistral AI 模型集成到你的 Java 应用中。
开源社区支持: Mistral AI 积极参与开源社区，并提供了开源的模型和工具。这意味着你可以获得来自社区的支持，并可以根据自己的需求定制模型。

3. Spring Boot：快速构建 Java 应用的基石

Spring Boot 是一个流行的 Java 框架，旨在简化 Spring 应用的开发过程。结合 Spring AI，你可以快速构建一个基于 LLM 的 Java 应用。

自动配置: Spring Boot 提供了自动配置功能，可以自动配置 Spring AI 和 Mistral AI 相关的 bean。这意味着你只需要添加必要的依赖项，Spring Boot 就会自动完成配置，无需手动编写大量的配置代码。例如，当你添加 spring-ai-starter-model-mistral-ai 依赖项时，Spring Boot 会自动配置 ChatModel bean，并将其指向 Mistral AI 模型。
起步依赖: Spring Boot 提供了起步依赖，可以一次性添加多个相关的依赖项。例如，spring-boot-starter-web 起步依赖可以添加 Spring MVC、Tomcat 等依赖项，用于构建 Web 应用。
嵌入式服务器: Spring Boot 默认使用嵌入式服务器（例如 Tomcat、Jetty），这意味着你可以直接运行应用，而无需手动部署到服务器。

4. 构建聊天 API：实战案例

现在，让我们通过一个具体的例子，展示如何使用 Spring AI 和 Mistral AI 构建一个简单的聊天 API。

4.1. 项目搭建

创建 Spring Boot 项目: 使用 Spring Initializr (https://start.spring.io/) 创建一个新的 Spring Boot 项目。
- 选择 Maven 作为项目管理工具。
- 选择 Java 作为编程语言。
- 选择 Spring Boot 3.2+ 版本。
- 添加以下依赖项：
  - Spring Web: 用于创建 REST endpoints。
  - Mistral AI: 用于集成 Mistral AI 模型。
  - Lombok: 用于简化 Java 代码。

添加 Spring AI 依赖: 在 pom.xml 文件中添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-mistral-ai</artifactId>
</dependency>

添加 Spring AI BOM: 在 pom.xml 文件中添加以下 dependency Management:

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

4.2. 配置 Mistral AI API 密钥

在 application.properties 文件中配置 Mistral AI API 密钥：

spring.ai.mistralai.chat.api-key=<your-mistral-ai-api-key>

请将 <your-mistral-ai-api-key> 替换为你自己的 Mistral AI API 密钥。

安全提示: 不要将 API 密钥硬编码到代码中。建议使用环境变量或密钥管理工具来存储 API 密钥。

例如：

spring.ai.mistralai.chat.api-key=${MISTRAL_API_KEY}

然后，将 API 密钥存储在环境变量 MISTRAL_API_KEY 中。

4.3. 创建 ChatController

创建一个名为 ChatController.java 的文件，并添加以下代码：

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("/chat")
@RequiredArgsConstructor
public class ChatController {

    private final ChatService chatService;

    @GetMapping
    public String chat(@RequestParam String message) {
        return chatService.chat(message);
    }
}

这个控制器定义了一个 /chat 端点，用于接收用户输入的消息，并将其传递给 ChatService 进行处理。 @RequiredArgsConstructor 注解是 Lombok 提供的，用于自动生成包含所有 final 字段的构造函数，从而简化了依赖注入的代码。

4.4. 创建 ChatService

创建一个名为 ChatService.java 的文件，并添加以下代码：

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.ai.prompt.PromptTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class ChatService {

    private final ChatClient chatClient;

    public String chat(String userInput) {
        PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(userInput);
        String prompt = promptTemplate.render();
        return chatClient.call(prompt);
    }
}

这个服务类使用 ChatClient 与 Mistral AI 模型进行交互。 chat 方法接收用户输入的消息，并将其作为 prompt 发送给 LLM。然后，将 LLM 的响应返回给控制器。ChatClient 是 Spring AI 提供的一个抽象，它简化了与 LLM 的交互过程。PromptTemplate 允许你动态地生成 prompt，例如，你可以在 prompt 中包含用户输入、当前时间等信息。call 方法将 prompt 发送给 LLM，并返回 LLM 的响应。

4.5. 运行应用

使用以下命令运行应用：

mvn spring-boot:run

4.6. 测试 API

使用 curl 或任何 API 客户端测试聊天 API：

curl "http://localhost:8080/chat?message=你好，你是谁？"

如果一切顺利，你应该能够收到来自 Mistral AI 模型的响应。

5. 优化与扩展

Prompt 工程: 通过优化 prompt，可以提高 LLM 的响应质量。例如，你可以使用更清晰、更具体的指令，或者提供更多的上下文信息。
上下文管理: 为了支持更复杂的对话，你可以使用 Spring AI 的记忆功能来跟踪聊天历史。
错误处理: 在生产环境中，需要添加适当的错误处理机制，以处理 LLM 响应失败、API 密钥无效等情况。
异步处理: 对于需要长时间处理的请求，可以使用异步处理来提高应用的响应速度。

6. 技术栈

本教程使用的技术栈如下：

Java 17+
Spring Boot 3.2+
Spring AI 1.0.0-SNAPSHOT
Mistral AI

7. 总结

本文介绍了如何使用 Spring AI 和 Mistral AI 构建一个简单的聊天 API。通过 Spring AI，你可以更加轻松地将 LLM 集成到你的 Java 应用中。希望本文能够帮助你快速上手 LLM 赋能的应用开发。 Spring AI 简化了 LLM 与 Java 应用的集成，让开发者能够更专注于业务逻辑，而不是繁琐的技术细节。结合 Mistral AI 经济高效的语言模型，你可以快速构建出强大的 AI 应用，并持续优化和扩展，以满足不断变化的需求。利用 Spring Boot，可以快速搭建 LLM 应用的基础框架，减少了配置和部署的复杂性，提高了开发效率。拥抱 Spring AI、Mistral AI 和 Spring Boot，开启你的 LLM 应用开发之旅吧！

Spring AI 与 Mistral AI：使用 Spring Boot 构建 LLM 赋能的 Java 应用