# spring-ai-summary **Repository Path**: slience_long/spring-ai-summary ## Basic Information - **Project Name**: spring-ai-summary - **Description**: SpringAI，LLM，MCP，Embedding - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-01-09 - **Last Updated**: 2026-01-09 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README

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**Spring AI Summary** 是基于原生 **Spring AI** 框架的模块化示例工程集合，通过清晰的代码示例和详细文档，帮助开发者快速掌握 Spring AI 的核心功能。 ### 👥 适合人群 Spring AI Summary 面向对 Spring AI 框架感兴趣的开发者，无论是初学者还是有经验的工程师，都可以通过本项目快速了解框架的核心功能，并将其应用到实际项目中。 通过 Spring AI Summary，你可以： - 掌握 Spring AI 的核心概念和功能。 - 学习如何构建高效的 AI 应用。 - 获取最新的技术动态和实践经验。 **加入社区** 🎯 扫码加群主微信（备注：Spring AI），一起探索 Spring AI 的无限可能！

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## 📖 学习路径 如果你是第一次接触 Spring AI，建议先阅读 [Spring AI 官方文档](https://spring.io/projects/spring-ai) 以了解框架的基本概念和使用方法。然后可以通过本项目的各个模块进行实践，逐步深入理解框架的核心功能。 **推荐学习顺序**： 1. 📚 [Spring AI 官方文档](https://spring.io/projects/spring-ai) - 了解基础概念 2. 💬 **spring-ai-chat** - 聊天应用开发（必选起点） 3. 🔧 **spring-ai-tool-calling** - 工具调用能力 4. 🧠 **spring-ai-vector** - 向量数据库集成 5. 🚀 **MCP/RAG/AGENT** - 高级应用模式 👇下面开启 Spring AI 之旅吧～ ## 🚀 快速开始 ### ⚙️ 环境要求 | 依赖项 | 版本/要求 | 说明 | | -------------- |-----------------------|--------------------| | SpringBoot | 3.3.6 | - | | Spring AI | 1.0.0 | - | | JDK | 21+ | - | | Maven | 3.6+ | 强烈推荐使用 mvnd 代替 mvn | | Docker | （用于运行 Milvus、Nacos 等） | | ### 1. 🧬 克隆项目 ```bash # 克隆项目到本地 git clone https://github.com/java-ai-tech/spring-ai-summary.git # 进入项目并编译 cd spring-ai-summary && mvn clean compile -DskipTests ``` > 如果遇到 Maven 依赖下载慢的问题，可以尝试使用国内的 Maven 镜像源，如阿里云、清华大学等；运行过程中如果有其他任何问题，可以扫码加入上面的微信群进行咨询交流～～～ ### 2. 🛠️ 配置环境变量 对于每个模块的 resource 文件夹下的 `application.yml`/`application.properties` 文件，根据你的需求配置相应的 API 密钥。如 **spring-ai-chat-deepseek** 模块： ```properties # 示例：deepseek 模块配置 spring.ai.deepseek.api-key=${spring.ai.deepseek.api-key} spring.ai.deepseek.base-url=https://api.deepseek.com spring.ai.deepseek.chat.completions-path=/v1/chat/completions spring.ai.deepseek.chat.options.model=deepseek-chat ``` 将你的 `spring.ai.deepseek.api-key` 替换为实际的 API 密钥即可启动运行。关于如何申请 api key ，可以移步项目 [Wiki 页面](https://github.com/java-ai-tech/spring-ai-summary/wiki)进行查看。 > 💡 **安全提示**：使用环境变量存储 API 密钥，避免代码泄露。[申请密钥指南](https://github.com/java-ai-tech/spring-ai-summary/wiki) ### 3. ▶️ 运行示例 完成上述步骤后，你可以选择运行不同的示例模块来体验 Spring AI 的功能。如启动运行 **spring-ai-chat-deepseek** 模块（具体端口可以根据你自己的配置而定）： ```bash 2025-06-04T14:18:43.939+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] c.g.ai.chat.deepseek.DsChatApplication : Starting DsChatApplication using Java 21.0.2 with PID 88446 (/Users/glmapper/Documents/projects/glmapper/spring-ai-summary/spring-ai-chat/spring-ai-chat-deepseek/target/classes started by glmapper in /Users/glmapper/Documents/projects/glmapper/spring-ai-summary) 2025-06-04T14:18:43.941+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] c.g.ai.chat.deepseek.DsChatApplication : The following 1 profile is active: "deepseek" 2025-06-04T14:18:44.469+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer : Tomcat initialized with port 8081 (http) 2025-06-04T14:18:44.475+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] o.apache.catalina.core.StandardService : Starting service [Tomcat] 2025-06-04T14:18:44.476+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] o.apache.catalina.core.StandardEngine : Starting Servlet engine: [Apache Tomcat/10.1.33] 2025-06-04T14:18:44.501+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/] : Initializing Spring embedded WebApplicationContext 2025-06-04T14:18:44.502+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] w.s.c.ServletWebServerApplicationContext : Root WebApplicationContext: initialization completed in 533 ms 2025-06-04T14:18:44.962+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] o.s.b.a.e.web.EndpointLinksResolver : Exposing 14 endpoints beneath base path '/actuator' 2025-06-04T14:18:44.988+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer : Tomcat started on port 8081 (http) with context path '/' 2025-06-04T14:18:44.997+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [ main] c.g.ai.chat.deepseek.DsChatApplication : Started DsChatApplication in 1.215 seconds (process running for 1.637) 2025-06-04T14:18:45.175+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [on(2)-127.0.0.1] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/] : Initializing Spring DispatcherServlet 'dispatcherServlet' 2025-06-04T14:18:45.175+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [on(2)-127.0.0.1] o.s.web.servlet.DispatcherServlet : Initializing Servlet 'dispatcherServlet' 2025-06-04T14:18:45.176+08:00 INFO 88446 --- [spring-ai-chat-deepseek] [on(2)-127.0.0.1] o.s.web.servlet.DispatcherServlet : Completed initialization in 1 ms ``` 如果出现上述类似的启动日志，那么恭喜你，启动成功啦 🎉🎉🎉🎉🎉....，你已经打开了 Spring AI 的大门，接下来就可以开始探索各种功能模块了；启动完成后，可以通过 cUrl、HTTPie 或 Postman 等工具进行测试。 ```bash curl localhost:8081/api/deepseek/chatWithMetric?userInput="你是谁?" ``` 结果如下： **成功标志** 🎉：看到类似响应即表示运行成功！ ![运行结果](docs/statics/chat-ds-metrics.png) ```bash # completion tokens http://localhost:8081/actuator/metrics/ai.completion.tokens # prompt tokens http://localhost:8081/actuator/metrics/ai.prompt.tokens # total tokens http://localhost:8081/actuator/metrics/ai.total.tokens ``` 以 `ai.completion.tokens` 为例，结果如下： ```json { "name": "ai.completion.tokens", "measurements": [ { "statistic": "COUNT", "value": 34 } ], "availableTags": [] } ``` **关于其他模块的使用方法和配置，可以查看 [Wiki 页面](https://github.com/java-ai-tech/spring-ai-summary/wiki)或各模块的 `README.md` 文件。** ## 📚 学习资料(持续更新中) 以下是一些推荐的学习资源： > 官方也有一个[学习资料汇总](https://github.com/spring-ai-community/awesome-spring-ai)，但主要是汇总的国外的一些资料，所以本项目更聚焦在汇总了一些国内的学习资源，供大家参考。 #### 技术社区 - [Spring AI 官方文档](https://spring.io/projects/spring-ai) - [Spring AI Alibaba 官方文档](https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba) #### 项目系列 - [MindMark（心印）是一款基于 SpringAI 的 RAG 系统](https://gitee.com/mumu-osc/mind-mark) - [My AI Agent 是一个基于 Spring Boot 和 Spring AI 框架构建的智能代理服务](https://github.com/Cunninger/my-ai-agent) #### 博客系列 - [码匠的流水账--Spring AI 系列专栏](https://cloud.tencent.com/developer/column/72423) 因为作者没有进行专栏管理，所以是链接到了主页；此外这个系列的文章用来学习 Spring AI 的一些设计思路和实现方式非常不错，但是他是基于 M 系列版本写作的，所以有些内容可能会和最新版本不一致。 - [深入解析 Spring AI 系列](https://www.cnblogs.com/guoxiaoyu/p/18666904) - [如何用Spring AI构建MCP Client-Server架构](https://spring.didispace.com/article/spring-ai-mcp.html) - [Building Effective Agents with Spring AI](https://spring.io/blog/2025/01/21/spring-ai-agentic-patterns) 🌟🌟🌟🌟🌟 - [Spring AI 大模型返回内容格式化源码分析及简单使用](https://juejin.cn/post/7378696051082199080) - [Spring AI EmbeddingModel 概念与源码分析](https://my.oschina.net/u/2391658/blog/18534829) - [全量RAG技术：更简单、更实用的实现方法 ✨](https://www.readme-i18n.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques?lang=zh) - [Spring AI 框架原理与实战](https://juejin.cn/column/7375109287716372520) 🌟🌟🌟 - 大模型技术科普 - [LLM 系列（一）：发展历程篇](https://mp.weixin.qq.com/s/72omFtMqinJs4MMX41MCyw) - [LLM 系列（二）：基础概念篇](https://mp.weixin.qq.com/s/Fg0bczAxejgKs_65kWxWSg) - [LLM 系列（三）：架构模式篇](https://mp.weixin.qq.com/s/d6Y76I_Vxfmj6wa5sAN3uQ) - [LLM 系列（四）：神奇数字篇](https://mp.weixin.qq.com/s/tEozMs4QWDYx5vrhitA9uQ) - [LLM 系列（五）：模型训练篇](https://mp.weixin.qq.com/s/TK8rTcrjS1pfigQxj2mq8A) - [LLM 系列（六）：模型推理篇](https://mp.weixin.qq.com/s/tjXme2CWnUxLmawDDiylWQ) - [LLM 系列（七）：数学概念篇](https://mp.weixin.qq.com/s/SBtmPoWtAoguWFUVPB1PGQ) - [LLM 系列（八）：RAG 篇](https://mp.weixin.qq.com/s/y4yAGqs6p4PhErPmRKtDkg) - [LLM 系列（九）：RAG 番外篇-从文档到向量](https://mp.weixin.qq.com/s/HojxR-tC5Gxn3tsxCz17Ow) - [LLM 系列（十）：RAG 番外篇-向量检索](https://mp.weixin.qq.com/s/QFnfBU2we_4UG6v4spEFgA) - [LLM 系列（十一）：模型精度篇](https://mp.weixin.qq.com/s/E_AeSOGYzoynm5hVicaKfw) - [LLM 系列（十二）：解读 Function Calling](https://mp.weixin.qq.com/s/RiILquzDnKZCaZG8nry2Eg) - [LLM 系列（十三）：解读 Context Engineering](https://mp.weixin.qq.com/s/o77X-ZKBbSwYq0qMqpTP4Q) - [LLM 系列（十四）：解读 Deep Research](https://mp.weixin.qq.com/s/t_CAsHp5cnFQIKFbbQqkLg) - [LLM 系列（十五）：解读 Transformer 位置编码](https://mp.weixin.qq.com/s/y4rDTx0BTNFTamem6S_WKw) - [LLM 系列（十六）：解读 Transformer 输出采样](https://mp.weixin.qq.com/s/daR0asrVN01nFjFA2JcsJQ) - [LLM 系列（十七）：解读 Transformer 残差连接](https://mp.weixin.qq.com/s/GEwu__TklVjBN0o9cildpA) - [LLM 系列（十八）：解读 Transformer 注意力机制](https://mp.weixin.qq.com/s/dttX6ODjnoyKfFfpyZGepQ) #### 视频系列 - [How to Build Agents with Spring AI](https://www.youtube.com/watch?v=d7m6nJxfi0g) - [Spring AI 系列视频教程](https://www.youtube.com/watch?v=yyvjT0v3lpY&list=PLZV0a2jwt22uoDm3LNDFvN6i2cAVU_HTH) - [马克的技术工作坊](https://space.bilibili.com/1815948385) 🌟🌟🌟 - [大模型技术 AI 社区 EZ-Encoder](https://space.bilibili.com/3546829121652889?spm_id_from=333.788.upinfo.detail.click) 🌟🌟🌟🌟🌟 #### 优质论文 - 模型范式与核心算法 - [Brook for GPUs（2004）](https://graphics.stanford.edu/projects/brookgpu/) - [ImageNet Classification with Deep CNNs（AlexNet）](https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf) - [Sequence to Sequence Learning with Neural Networks（2014）](https://arxiv.org/abs/1409.3215) - [Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate（2014）](https://arxiv.org/abs/1409.0473) - [Distilling the Knowledge in a Neural Network（2015）](https://arxiv.org/abs/1503.02531) - [Deep Residual Learning for Image Recognition（ResNet）（2015）](https://arxiv.org/abs/1512.03385) - [Outrageously Large Neural Networks: Mixture of Experts（2017）](https://arxiv.org/abs/1701.06538) - [Attention Is All You Need（Transformer）（2017）](https://arxiv.org/abs/1706.03762) - [Mastering the Game of Go without Human Knowledge（AlphaGo Zero）（2017）](https://www.nature.com/articles/nature24270) - [The Bitter Lesson（2018）](https://www.gwern.net/The-Bitter-Lesson) - [Chain-of-Thought Prompting（2022）](https://arxiv.org/abs/2201.11903) - [LoRA: Low-Rank Adaptation of LLMs（2021）](https://arxiv.org/abs/2106.09685) - [ReAct: Reasoning and Acting in Language Models（2022）](https://arxiv.org/abs/2210.03629) - Infra 与数据 - [ZeRO: Memory Optimization for Trillion-Parameter Models (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.02054) - [Scaling Laws for Neural Language Models (2020) ](https://arxiv.org/abs/2001.08361) - [Training Compute-Optimal LLMs (Chinchilla) (2022) ](https://arxiv.org/abs/2203.15556) - [LAION-5B Dataset (2022) — Schuhmann](https://arxiv.org/abs/2210.08402) - [The RefinedWeb Dataset (2023)](https://arxiv.org/abs/2306.01116) - [MegaScale: Training on 10,000\+ GPUs (2024)](https://arxiv.org/abs/2402.15627) - 语言模型发展 - [Efficient Estimation of Word Representations（Word2Vec）（2013）](https://arxiv.org/abs/1301.3781) - [Google’s Neural Machine Translation System（2016）](https://arxiv.org/abs/1609.08144) - [Improving Language Understanding by Generative Pre-Training（GPT-1）](https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf) - [BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers（2018）](https://arxiv.org/abs/1810.04805) - [Language Models are Unsupervised Multitask Learners（GPT-2）（2019）](https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf) - [GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners（2020）](https://arxiv.org/abs/2005.14165) - [Training Language Models with Human Feedback（InstructGPT）（2022）](https://arxiv.org/abs/2203.02155) - [Tulu 3 Technical Report（2024）](https://arxiv.org/abs/2411.15124) - DeepSeek - [DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning](https://arxiv.org/abs/2501.12948) - [DeepSeek-V3 Technical Report](https://arxiv.org/abs/2412.19437) - [DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism](https://arxiv.org/abs/2401.02954) - Kimi - [Kimi k1.5: Scaling Reinforcement Learning with LLMs](https://arxiv.org/abs/2501.12599) - [Kimi K2: Open Agentic Intelligence](https://arxiv.org/abs/2507.20534) - Qwen - [Qwen Technical Report](https://arxiv.org/abs/2309.16609) - [Qwen2.5 Technical Report](https://arxiv.org/abs/2412.15115) - [Qwen3 Technical Report](https://arxiv.org/abs/2505.09388) 大家如果有好的文章或资源，也欢迎提交 PR 或 Issue 进行补充和完善。下面开发和贡献指南。 ## 🔧 开发指南（代码、文档） 首先，非常欢迎各位提交任何形式的贡献，包括但不限于**代码、文档、测试、代码注释**等等。但在提交贡献之前请遵循如下流程： ### 贡献代码 1. **Fork 项目** 如下图所示， fork 仓库到你个人仓库 ![how-to-fork.png](docs/statics/how-to-fork.png) 2. **Clone 你个人仓库代码** ```bash # 在 GitHub 上 Fork 项目 # 克隆你的 Fork 仓库 git clone https://github.com/your-username/spring-ai-summary.git cd spring-ai-summary ``` 3. **创建特性分支** ```bash # 创建并切换到新的特性分支 git checkout -b feature/your-feature-name ``` 4. **开发规范** - 遵循项目的代码风格和命名规范 - 确保代码通过所有测试（如有） - 更新相关文档 5. **提交代码** ```bash # 添加修改的文件 git add . # 提交代码 git commit -m "feat: add new feature" # 推送到你的 Fork 仓库 git push origin feature/your-feature-name ``` 6. **创建 Pull Request** - 在 GitHub 上创建 Pull Request - 填写 PR 描述，说明改动内容和原因 - 等待代码审查和合并 ## 📝 注意事项 1. **API 密钥安全** - 建议使用环境变量存储 API 密钥，避免泄露风险 - 切勿在代码仓库中硬编码密钥 - 定期轮换密钥，提升安全性 2. **Token 使用** - 持续监控 Token 消耗，避免超额 - 设置合理的 Token 限制，防止滥用 - 推荐实现缓存机制，提升响应速度与成本控制 ## 📄 License & 说明 * 1、本项目采用 MIT 许可证。详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。 另外本项目仅供学习和研究使用，不适用于生产环境，请勿将样例工程直接用于生产环境。使用时请遵守相关模型的使用条款和条件。 * 2、本项目的所有代码和文档均由 [glmapper](https://github.com/glmapper) 独立开发和维护，欢迎大家提出意见和建议，如果对你有帮助，请给个 Star 支持一下哦！如果你有任何问题或建议，请在 GitHub 上提交 Issue 或 PR，或者通过[这里](http://www.glmapper.com/about)联系我。后续我将进一步将关于 **spring ai 的相关技术文章**同步发布到本仓库和个人微信公众号：**磊叔的技术博客**，也欢迎扫码关注。

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