一、Spring AI 的核心概念

Spring AI 的設計理念非常簡單：

讓 AI 模型的使用方式，和你在 Spring 裡使用 JdbcTemplate 或 RestTemplate 一樣自然。

Spring AI 透過幾個關鍵元件，讓開發者能用最少的程式碼就能呼叫 LLM 模型：

二、準備專案環境

建立 Spring Boot 專案

可以透過 Spring Initializr 建立新專案：

• Project: Maven Project
• Language: Java
• Spring Boot: 3.3.x
• Dependencies:
  • spring-boot-starter-web
  • spring-ai-openai

產生後的目錄結構如下：

spring-ai-demo/
├─ src/
│  ├─ main/java/com/example/demo/
│  │  ├─ DemoApplication.java
│  │  └─ ChatController.java
│  └─ resources/
│     └─ application.yml
└─ pom.xml

三、設定 OpenAI API Key

在 application.yml 加入設定：

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

四、實作第一個 ChatController

Spring AI 的核心是 ChatClient。
我們先來建立一個簡單的 REST API，讓前端可以丟訊息給模型回覆。

import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatOptions;
import org.springframework.ai.openai.api.OpenAiApi;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/api")
public class ChatController {

    // 由 Spring Boot 自動注入 ChatClient（Spring AI 提供）

    @PostMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {

        OpenAiApi openAiApi = OpenAiApi.builder()
                .apiKey("api-key")
                .build();

        OpenAiChatModel chatModel = OpenAiChatModel.builder()
                .openAiApi(openAiApi)
                .build();

        ChatResponse response = chatModel.call(
                new Prompt(
                        message,
                        OpenAiChatOptions.builder()
                                .model("gpt-4o")
                                .temperature(0.4)
                                .build()
                ));
        return response.getResult().getOutput().getText();
    }
}

執行應用程式後，呼叫：

http://localhost:8080/api/chat?message=跟我說個笑話

就能得到 AI 模型的回覆

五、今日小結

🔭 下一篇預告：Day23｜整合多模型（Ollama）

在下一篇中，我們將讓你的 Spring AI 應用支援雲端模型與本地模型共存，
並學會如何在程式中動態切換不同 Provider。