求职派：手把手带你创建第一个 Spring AI 项目

Spring AI 把大模型调用封装成了 Spring 生态的标准组件，把接入大模型变成接入数据库一样简单。

本篇内容第一版的作者：星球嘉宾灰灰。二哥做了二期的优化和迭代。

访问 Spring AI 官网，通过 start.spring.io 快速生成项目骨架。

填好 Group、Artifact、Name 等基本信息，点击 Generate 下载压缩包。

解压后导入 IDEA，就能得到一个标准的 Spring Boot 项目。

默认生成的是 OpenAI 依赖，可以在 application.properties 中配置 API key：

spring.ai.openai.api-key=<your-openai-api-key>

也可以通过环境变量注入：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}

# 设置环境变量
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

智谱提供了免费额度的大模型，可直接替换依赖。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-zhipuai</artifactId>
</dependency>

去智谱开放平台获取 API Key：https://open.bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys

在配置文件中填入密钥并指定模型。免费模型列表可以在官网定价页查看。

spring:
  ai:
    zhipuai:
      api-key: ${zhipuai-api-key}
      chat:
        options:
          model: GLM-4-Flash

除了环境变量，本地开发时还可以通过 IDEA 的启动参数注入，避免密钥写进配置文件被提交到 Git。

在 IDEA 中操作：

• 打开 Run/Debug Configurations
• 点击 Modify options → 勾选 Program arguments
• 在参数框中填入 --spring.ai.zhipuai.api-key=<your-key>

为什么不建议直接在配置文件里写密钥？

因为推送到 Git 后很容易忘记删除，即便后续删了，Git 历史记录里依然能找到。一旦泄露，只能作废重新申请。

新建一个 Controller，提供同步和流式两种调用方式：

@RestController
public class ChatController {

    private final ZhiPuAiChatModel chatModel;

    @Autowired
    public ChatController(ZhiPuAiChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message",
            defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        return Map.of("generation", chatModel.call(message));
    }

    @GetMapping("/ai/generateStream")
    public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message",
            defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        var prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return chatModel.stream(prompt);
    }
}

chatModel.call() 是同步调用，等大模型生成完整响应后一次性返回。

chatModel.stream() 是流式调用，大模型边生成边推送，适合长文本场景。

启动项目后访问 http://localhost:8080/ai/generate?message=你好，能看到大模型的回复就说明接入成功了。

完整代码在 spring-ai-demo 仓库。

求职派用的是 Spring Boot 4.0.5 + Spring AI 2.0.0-M4 + Java 21，版本比这个 demo 更新。但核心用法一样。

三个依赖，一个配置，一个 Controller，就能搞定。