Spring Boot Ai

🚀 Spring AI 項目實戰指南：從零開始構建智能聊天服務器

本指南將逐步指導你利用 Spring AI 框架搭建智能聊天服務器。通過結合生成式人工智能（GenAI）和大語言模型（LLM），為用戶打造智能化的對話體驗。本文會詳細闡述項目的架構設計、實現細節以及部署流程。

🚀 快速開始

本指南將帶你逐步利用 Spring AI 框架搭建智能聊天服務器，結合生成式人工智能和大語言模型，為用戶帶來智能化對話體驗。下面將詳細介紹項目的架構設計、實現細節以及部署流程。

✨ 主要特性

功能模塊

• 自然語言處理（NLP）：解析用戶輸入，理解意圖。
• 聊天生成：利用 LLM 生成智能回覆。
• 上下文記憶：通過會話歷史提供連貫的對話體驗。
• 可擴展插件架構：支持多種 AI 模型和數據源。

核心組件

1. MCP 服務器（Message Control Plane）
   • 負責消息路由、處理和上下文管理。
   • 提供 REST API 接口，集成各種 AI 服務。
2. 聊天服務器
   • 處理用戶輸入，調用 MCP 進行解析和生成回覆。
   • 提供 Swagger UI 用於 API 測試和文檔查看。

📚 詳細文檔

項目架構

技術選型

• Spring Boot：快速搭建後端服務框架。
• Spring AI：整合 GenAI 功能模塊。
• Ollama：本地運行的大語言模型。
• Docker：容器化部署，確保環境一致性。

文件結構

chat-server/
├── src/main/kotlin/
│   └── com.example.chatserver/
│       ├── ChatServerApplication.kt
│       ├── controller/ (控制器)
│       ├── service/ (業務邏輯)
│       └── repository/ (數據訪問層)
├── src/test/kotlin/
│   └── com.example.chatserver.test/
│       └── ChatServerApplicationTest.kt
└── resources/
    ├── application.yml
    └── Dockerfile

詳細實現

MCP 服務器配置

在application.yml中添加以下配置，指定 MCP 服務器的地址和端口：

mcp:
  server:
    host: localhost
    port: 8081

聊天服務實現

編寫主應用類ChatServerApplication.kt，整合 Spring AI 組件：

@SpringBootApplication
class ChatServerApplication

fun main(args: Array<String>) {
    runApplication<ChatServerApplication>(*args)
}

自定義聊天邏輯

在控制器中處理用戶請求，並通過 MCP 生成回覆：

@RestController
@RequestMapping("/chat")
class ChatController(
    private val chatService: ChatService,
    private val mcpClient: McpClient
) {

    @PostMapping
    fun chat(@RequestParam question: String): String {
        return chatService.generateResponse(question)
    }
}

測試與部署

單元測試

編寫集成測試用例，驗證聊天功能：

@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT)
class ChatServerApplicationTest {

    @Autowired
    private lateinit var restTemplate: TestRestTemplate

    @Test
    fun testBasicChat() {
        val response = restTemplate.getForObject(
            "http://localhost:{port}/chat",
            String::class.java,
            "question=你好"
        )
        assertThat(response).contains("您好！有什麼可以幫助您的嗎？")
    }
}

Docker 部署

構建鏡像並啟動服務：

docker-compose up -d

使用其他 AI 模型

Spring AI 支持多種 AI 模型，如 Bedrock、Claude 等。只需添加相應依賴並在application.yml中配置即可。

文檔與資源

• Spring AI 官方文檔
• Docker 文檔
• 項目示例代碼：GitHub 倉庫

通過以上步驟，你可以快速搭建一個功能完善的智能聊天服務器，並根據實際需求進行擴展和優化。