spring-ai-demo
Health Uyari
- No license — Repository has no license file
- Description — Repository has a description
- Active repo — Last push 0 days ago
- Community trust — 77 GitHub stars
Code Basarisiz
- eval() — Dynamic code execution via eval() in .github/workflows/code-review-ci.yml
- new Function() — Dynamic code execution via Function constructor in .github/workflows/code-review-ci.yml
Permissions Gecti
- Permissions — No dangerous permissions requested
Bu listing icin henuz AI raporu yok.
基于SpringAI & alibaba框架进行大模型应用开发、Agent开发的示例工程
spring-ai-demo
基于SpringAI的示例工程,快速体验SpringAI的能力,记录一下个人体验SpringAI进行大模型上层应用开发的学习历程,同时也给希望体验大模型应用开发的java开发者提供一些参考
项目关联主站:https://ppai.top
技术栈
- SpringBoot 3.5.3
- SpringAI 1.0.1 🚀升级为 -> 1.1.2
- LangGraph4J
- Java17
- Maven
v2 对应的目录下,存放的是基于 SpringAI 2.x 的示例工程
- Java21
- SpringBoot 4.x
- SpringAI 2.x
Spring-Ai-alibaba 相关的示例项目,放在 ali/ 目录
- Java17+
- spring-ai-alibaba-agent-framework: 1.1.2.1
本地启动说明
这个仓库中,所有的项目都是独立运行的,彼此之间无相互依赖;因此您可以任意选择一个项目,基于其Application启动类进行启动测试
但是,在启动之前,请根据您实际的模型需要,替换 resources/application.yml 中的模型配置
对于密钥,本地开发时,可以通过环境上下文、启动参数、配置文件硬编码等各种方式注入;当然您也可以将项目根目录中的 .env.example 拷贝一份名为 .env 的文件
然后在这个配置文件中,维护上ApiKey,然后项目在启动时,会自动读取这个配置中的ApiKey,其实现主要是依赖 spring-ai-demo-starter 来提供支持
教程目录
1.基础教程
主要介绍SpringAI的基础使用,对应的项目工程以 Sxx- 开头,通过这些实例,您将掌握SpringAI的基础知识(如提示词、上下文、架构化输出、tool
calling, MCP, advise, ChatClient, 多模型等),并开始使用SpringAI进行大模型应用开发
- 01.创建一个SpringAI-Demo工程.md
- 02.提示词的使用.md
- 03.结构化返回
- 04.聊天上下文实现多轮对话
- 05.自定义大模型接入
- 06.Function Tool工具调用
- 07.实现一个简单的McpServer
- 08.MCP Server简单鉴权的实现]
- 09.ChatClient使用说明]
- 10.Advisor实现SpringAI交互增强]
- 11.图像模型-生成图片
- 12.多模态实现食材图片卡路里识别示例
- 13.支持MCP Client的AI对话实现
- 14.创建一个LangGraph4J示例工程
- 15.接入OpenAI接口风格大模型
- 16.异步流式模型调用
- 17.推理大模型接入与推理过程返回
- 18.语音模型之语音识别
- 19.从自动到手动控制的工具调用
- 音频模型
- 检索增强生成RAG
2.进阶教程
进阶相关将主要介绍如何更好的使用SpringAI进行大模型应用开发,对应的实例工程都放在 advance-projects 下
- 01.使用MySql持久化对话历史
- 02.使用H2持久化对话历史]
- 03.使用Redis持久化对话历史]
- 04.使用LangGraph4J实现多伦对话
- 05.使用LangGraph4J实现Agent路由选择
- 06.告别传统AI开发!SpringAI Agent + Skills重新定义智能应用
- 07.Spring AI中的多轮对话艺术:让大模型主动提问获取明确需求
- 08.深入理解 ReAct 模式:基于Spring AI从0到1实现一个ReAct Agent
3.应用教程
以搭建完整可用的SpringAI应用为目的,演示SpringAI的业务边界和表现,对应项目工都放在 app-projects 下
- 从0到1创建一个基于天气的旅游美食推荐智能体
- 大模型应用开发实战:两百行实现一个自然语言地址提取智能体
- 再见,OCR模板!你好,发票智能体:基于SpringAI与大模型的零配置发票智能提取架构
- 实战 | 零基础搭建知识库问答机器人:基于SpringAI+RAG的完整实现
- 我用SpringAI造了个「微信红包封面设计师」
- 实战干货!Spring AI 集成语音识别,实现实时翻译机器人的完整指南
- 告别纯文本聊天:基于Spring AI,打造支持富UI的流式对话系统
对应的应用示例
| Agent | 示意图 |
|---|---|
| RAG问答机器人 | ![]() |
| 微信红包封面设计Agent | ![]() |
| 语音识别翻译机器人 | ![]() |
| 自然语言转SQL,并支持人工审批 | ![]() |
4.源码解读
以源码的视角,介绍SpringAI的核心实现,对应的项目工程以 Yxx- 开头
5.LLM应用开发入门
- LLM 应用开发是什么:零基础也可以读懂的科普文(极简版)
- 大模型应用开发系列教程:序-为什么你“会用 LLM”,但做不出复杂应用?
- 大模型应用开发系列教程:第一章 LLM到底在做什么?
- 大模型应用开发系列教程:第二章 模型不是重点,参数才是你真正的控制面板
- 大模型应用开发系列教程:第三章 为什么我的Prompt表现很糟?
- 大模型应用开发系列教程:第四章 Prompt 的工程化结构设计
- 大模型应用开发系列教程:第五章 从 Prompt 到 Prompt 模板与工程治理
- 大模型应用开发系列教程:第六章 上下文窗口的真实边界
- 大模型应用开发系列教程:第七章 从 “堆上下文” 到 “管理上下文”
- 大模型应用开发系列教程:第八章 记忆策略的工程化选择
Agent开发相关知识内容分享
- 复杂任务搞不定?试试让一群 AI 分工合作——Multi-Agent 系统实战解读
- 当 Spring AI Alibaba 遇上 Multi-Agent:解锁智能体的团队协作模式
- Agent开发避坑 | 从“全部塞进去”到“精挑细选”:Agent开发中绕不开的工具管理难题
6. LangChain相关
7. SpringAI alibaba
SpringAI alibaba 是一个基于 SpringAI 的开源项目,提供了 SpringAI 的集成方案. 从架构上包含如下三层:
- Agent Framework,是一个以 ReactAgent 设计理念为核心的 Agent 开发框架,使开发者能够构建具备自动上下文工程和人机交互等核心能力的Agent。
- Graph,graph 是一个低级别的工作流和多代理协调框架,能够帮助开发者实现复杂的应用程序编排,它具备丰富的预置节点和简化的图状态定义,Graph 是 Agent Framework 的底层运行时基座。
- Augmented LLM,以 Spring AI 框架底层原子抽象为基础,为构建大型语言模型(LLM)应用提供基础抽象,例如模型(Model)、工具(Tool)、多模态组件(MCP)、消息(Message)、向量存储(Vector Store)等。
ali 目录下,主要是基于 SpringAI alibaba 的使用示例工程,其中示例工程以 Lxx- 开头
- 01.Spring AI Alibaba 智能体开发基础示例 | Helllo LLM Guides
- 02.从自然语言到SQL,再加一道人工防线:Spring AI Alibaba 实战
- 03.从零掌握 Spring AI Alibaba Skill:定义、注册与渐进式披露
- 04.Spring AI Alibaba 实战:从零实现快递下单多轮对话助手
- 05.多智能体实战 | 基于 Spring AI Alibaba 从0到1实现故事创作智能体
- 06.多智能体实战 | 基于 Spring AI Alibaba 实现方案策划多智能体
关于
这个项目的主要为了JAVA AI应用开发做的一些基础性示例工程,以方便帮助大家快速上手和掌握一些大模型应用开发、Agent开发的基础知识点;
由于项目本身定位为示例工程,因此对于一些大模型应用开发的理论性、概念性、架构设计、框架封装实现等相关内容,可能会相对较少;
如果对这块同样感兴趣的小伙伴,不妨关注下我的微信公众号:一灰灰blog,获取更多内容。

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