我天，SpringBoot 已淪為老二...Spring AI徹底稱王！！！
兄弟們，最近技術圈流傳著一個讓老 Javaer 們虎軀一震的消息：Spring Boot 這位統治江湖十年的 "武林盟主"，竟然被后起之秀 Spring AI 搶了風頭。這就好比你苦練十年的少林七十二絕技，突然發現大家都在追捧新出的 "AI 神功"，一時間讓人有點措手不及。
作為一個見證了 Spring Boot 從默默無聞到一統天下的技術博主，我得好好跟大家聊聊這事兒。別慌，這不是一篇標題黨水文，咱們今天就來扒一扒：為什么 Spring AI 能異軍突起？它真的能取代 Spring Boot 嗎？以及作為開發者，我們該如何應對這場技術變革？
一、技術江湖的 "新舊交替"？
先給大家潑盆冷水又加個暖寶寶：標題雖然勁爆，但 Spring Boot 并沒有真的 "過氣"。根據 2025 年最新的 Java 生態報告，仍有超過 60% 的企業級應用在使用 Spring Boot 構建核心服務。它就像 Java 世界的 "基礎設施"，默默支撐著互聯網的半壁江山。
那為什么 Spring AI 突然就火了？這得從技術圈的 "風口定律" 說起：當一個新技術風口來臨時，總會出現一批現象級的框架。就像當年微服務風口成就了 Spring Boot，現在 AI 浪潮正推著 Spring AI 站上 C 位。
Spring AI 1.0 GA 版本在 2025 年 5 月正式發布，這標志著它從 "實驗室產品" 變成了 "生產級工具"。短短三個月內，GitHub 星數突破 6.3k，各種技術會議上 "Spring AI 實戰" 主題場場爆滿。這種熱度，讓人想起了 2014 年 Spring Boot 剛發布時的盛況。
但如果你仔細觀察就會發現，Spring AI 其實是站在 Spring Boot 肩膀上的。它基于 Spring Boot 構建，繼承了其強大的依賴注入、自動配置等核心特性。用江湖術語來說，Spring Boot 是 "內功心法"，Spring AI 則是基于這套心法開發的 "奇門兵器"—— 二者相輔相成，而非敵對關系。
二、Spring AI 到底牛在哪里？
要理解 Spring AI 的崛起，咱們得先搞清楚它解決了什么問題。在 Spring AI 出現之前，Java 開發者要集成 AI 能力簡直是 "步步驚心"：
你得手動處理各種 API 調用、認證機制，換個模型就得重寫一堆代碼；要做個簡單的問答系統，還得自己實現對話記憶、上下文管理；好不容易把功能跑起來，監控、限流、容錯這些企業級需求又得從頭搭建。
Spring AI 就像當年的 Spring Boot 簡化 Java EE 開發一樣，把 AI 開發的 "配置地獄" 變成了 "開箱即用"。它的核心優勢可以總結為三個 "統一"：
1. 統一的 AI 模型接口
Spring AI 提供了標準化的 ChatClient 接口，支持 20 多個主流 AI 模型，包括 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、智普等。這意味著你可以像換數據庫驅動一樣輕松切換 AI 模型，代碼幾乎不用改動。
看看這個例子，用 Spring AI 調用不同模型只需要改配置：
// 代碼不變
@Service
public class AiService {
private final ChatClient chatClient;
public AiService(ChatClient chatClient) {
this.chatClient = chatClient;
}
public String generateResponse(String prompt) {
return chatClient.prompt()
.user(prompt)
.call()
.content();
}
}
// 配置文件切換模型
# 用OpenAI
spring.ai.openai.api-key=sk-xxx
spring.ai.openai.chat.model=gpt-4
# 換成DeepSeek
# spring.ai.deepseek.api-key=xxx
# spring.ai.deepseek.chat.model=deepseek-chat這種 "一次編碼，多模型適配" 的能力，在模型迭代飛快的 AI 時代簡直是剛需。老板今天說要省錢用開源模型，明天又想試試新出的商業模型，有了 Spring AI，你再也不用通宵改代碼了。
2. 統一的企業級特性支持
Spring AI 把 Spring 生態的企業級特性無縫帶入了 AI 開發。事務管理、安全認證、監控追蹤這些 "老本行"，現在都能直接用在 AI 場景中。
比如你可以用 @Tool 注解輕松實現 AI 模型調用外部工具的能力：
@Service
public class WeatherService {
// 標記為AI可調用的工具
@Tool
public String getWeather(String city) {
// 調用天氣API的邏輯
return "北京今天天氣：晴，25℃";
}
}
@RestController
public class AiController {
private final ChatClient chatClient;
// AI會自動判斷是否需要調用工具
@GetMapping("/chat")
public String chat(String question) {
return chatClient.prompt()
.user(question)
.tools(WeatherService.class) // 注冊工具
.call()
.content();
}
}當用戶問 "北京天氣怎么樣" 時，AI 會自動調用 getWeather 方法獲取實時數據，再整理成自然語言回答。這背后涉及的函數調用邏輯、參數解析、結果處理，都被 Spring AI 悄悄搞定了。
3. 統一的 RAG 工程化方案
RAG（檢索增強生成）是企業級 AI 應用的核心技術，但實現起來步步是坑：文檔加載、文本分塊、向量生成、存儲查詢……Spring AI 把這些流程標準化，提供了完整的 RAG 工具鏈。
它支持 20 多種向量數據庫，包括 Elasticsearch、Redis、Pinecone 等，而且通過類 SQL 語法簡化查詢。你甚至不需要了解向量數據庫的工作原理，就能搭建一個智能知識庫：
@Configuration
public class RagConfig {
@Bean
public VectorStore vectorStore(EmbeddingClient embeddingClient) {
// 配置向量存儲
return new RedisVectorStore(redisTemplate(), embeddingClient);
}
@Bean
public RetrievalAugmentor retrievalAugmentor(VectorStore vectorStore) {
// 構建RAG管道
return RetrievalAugmentor.builder()
.vectorStore(vectorStore)
.retriever(new VectorStoreRetriever(vectorStore, 3)) // 取Top3相關文檔
.build();
}
}
@Service
public class KnowledgeService {
private final ChatClient chatClient;
private final RetrievalAugmentor augmentor;
// 智能問答：結合知識庫內容生成回答
public String askQuestion(String question) {
return chatClient.prompt()
.user(question)
.advisor(augmentor) // 應用RAG增強
.call()
.content();
}
}這套方案有多強大？某金融機構用它搭建的合規問答系統，把原本需要 2 周的查詢響應時間縮短到了 2 秒，準確率還提升了 37%。
三、實戰：用 Spring AI 構建企業級 AI 應用
光說不練假把式，咱們來動手搭建兩個典型場景，感受一下 Spring AI 的威力。
場景一：本地部署的 AI 聊天服務
很多企業因為數據安全要求，不能用云端 AI 服務。這時我們可以用 Spring AI 集成本地模型，比如通過 Ollama 部署的開源模型。
步驟 1：安裝 Ollama 并啟動模型
# 拉取DeepSeek模型
ollama pull deepseek-chat
# 啟動服務
ollama serve步驟 2：創建 Spring Boot 項目，添加依賴
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>步驟 3：配置模型地址
spring:
ai:
ollama:
base-url: http://localhost:11434
chat:
model: deepseek-chat
options:
temperature: 0.7 # 控制回答隨機性步驟 4：編寫聊天接口
@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class LocalChatController {
private final ChatClient chatClient;
private final ChatMemory chatMemory; // 對話記憶
public LocalChatController(ChatClient chatClient,
@Qualifier("messageWindowChatMemory") ChatMemory chatMemory) {
this.chatClient = chatClient;
this.chatMemory = chatMemory;
}
@GetMapping
public String chat(String message) {
// 添加用戶消息到記憶
chatMemory.add(UserMessage.from(message));
// 調用AI生成回答
ChatResponse response = chatClient.prompt()
.messages(chatMemory.getMessages()) // 傳入歷史對話
.call();
// 保存AI回答到記憶
chatMemory.add(response.getResult().getOutput());
return response.getResult().getOutput().getContent();
}
}就這么簡單，一個帶上下文記憶的本地 AI 聊天服務就搭好了。對比直接調用 Ollama API 的實現，Spring AI 幫我們處理了消息格式轉換、記憶管理、異常處理等一堆瑣事。
場景二：企業知識庫問答系統
這是 Spring AI 最擅長的場景之一。我們來構建一個能回答公司規章制度的智能助手。
步驟 1：添加向量存儲和文檔處理依賴
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-redis-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-tika-document-reader</artifactId>
</dependency>步驟 2：配置向量存儲和嵌入模型
spring:
ai:
embedding:
model: deepseek-embed # 使用嵌入模型
redis:
vector-store:
index-name: company-docs步驟 3：實現文檔導入和問答功能
@Service
publicclass KnowledgeBaseService {
privatefinal VectorStore vectorStore;
privatefinal DocumentReader documentReader;
privatefinal ChatClient chatClient;
// 導入文檔到知識庫
@Scheduled(cron = "0 0 1 * * ?") // 每天凌晨1點更新
public void importDocuments() {
// 讀取PDF/Word文檔
Resource resource = new ClassPathResource("docs/company-policy.pdf");
List<Document> documents = documentReader.read(resource);
// 文檔分塊（默認按段落分割）
List<Document> chunks = new RecursiveCharacterTextSplitter().split(documents);
// 存儲到向量數據庫
vectorStore.add(chunks);
}
// 智能問答
public String answer(String question) {
// 1. 檢索相關文檔
List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(question, 5);
// 2. 構建帶上下文的提示
String prompt = """
基于以下文檔內容回答問題：
%s
問題：%s
""".formatted(
relevantDocs.stream()
.map(Document::getContent)
.collect(Collectors.joining("\n")),
question
);
// 3. 調用AI生成回答
return chatClient.prompt()
.user(prompt)
.call()
.content();
}
}這個系統能自動處理各種格式的文檔，把它們轉換成向量存儲起來，用戶提問時會先找到最相關的文檔片段，再讓 AI 基于這些內容生成回答。某大型制造企業用類似方案替代了傳統的內部知識庫系統，員工查詢效率提升了 80%。
四、Spring AI vs Spring Boot：不是替代，而是進化
看到這里你可能會問：既然 Spring AI 這么強，是不是以后只要學它就行了？這就大錯特錯了。
Spring Boot 和 Spring AI 根本不是一個維度的東西。Spring Boot 是 "基礎設施"，負責應用的啟動、配置、依賴管理等基礎工作；Spring AI 是 "業務工具"，專注于讓應用具備 AI 能力。就像你蓋房子，Spring Boot 是地基和框架，Spring AI 是智能家居系統 —— 沒有穩固的地基，再先進的智能系統也沒用。
從技術演進的角度看，Spring AI 是 Spring 生態對 AI 時代的自然響應。回顧歷史：
- Spring Framework 解決了 Java EE 的復雜性
- Spring Boot 解決了 Spring 配置的繁瑣
- Spring Cloud 解決了微服務架構的挑戰
- 現在 Spring AI 解決了 AI 集成的難題
它們都是為了解決特定時代的痛點而誕生的，彼此互補形成完整的技術棧。2025 年 Spring 生態圖譜顯示，Spring Boot 3.2 依然在持續進化，新增了 GraalVM 原生支持和 ZGC 優化，啟動時間從 1.2s 降至 0.4s。這些改進讓它能更好地支撐 AI 應用的運行需求。
五、開發者該如何應對這場變革？
作為 Java 開發者，面對 Spring AI 的崛起，最該做的不是恐慌，而是擁抱變化。給大家幾條實用建議：
1. 不要急著 "all in"，先打好基礎
Spring AI 建立在 Spring 生態之上，如果你還不熟悉 Spring Boot 的核心思想（依賴注入、自動配置、starter 機制），直接學 Spring AI 會很吃力。建議先鞏固 Spring 基礎知識，再逐步引入 AI 能力。
2. 從實際場景出發學習
不要上來就啃源碼、學理論，找個具體場景動手實踐。比如：
- 給現有系統加個 AI 客服
- 用 RAG 優化日志分析工具
- 實現文檔自動摘要功能
從解決實際問題入手，學習動力和效果都會更好。
3. 理解原理而非死記 API
Spring AI 的 API 可能會變，但核心思想（標準化、抽象化、企業級支持）不會變。理解它為什么要設計 ChatClient 接口，為什么要做向量存儲抽象，比記住具體方法調用更重要。
4. 關注模型與工程的平衡
AI 應用不止是調用模型，還涉及數據處理、性能優化、成本控制等工程問題。Spring AI 解決了工程化難題，但你仍需要了解不同模型的特性，才能做出合適的技術選型。
結語：技術長河中的變與不變
最后想跟大家聊點感性的。我剛入行時，SSH 框架還是主流，后來 Spring Boot 橫空出世，很多人驚呼 "SSH 要完了"。但事實是，技術的迭代從來不是非此即彼的替換，而是不斷疊加的進化。
今天 Spring AI 的熱度，本質上反映了行業對 AI 能力的迫切需求。它能 "稱王"，恰恰是因為站在了 Spring Boot 這位 "巨人" 的肩膀上。對于開發者來說，真正重要的不是追逐每一個新熱點，而是理解技術變革的底層邏輯，培養持續學習的能力。
Spring Boot 不會消失，它會繼續作為 Java 應用的基石存在；Spring AI 正在崛起，它會成為我們構建智能應用的利器。與其糾結 "誰是老大"，不如思考如何讓它們聯手為業務創造價值，畢竟，能解決問題的技術，才是好技術。
