GA 在下个月,我们这个月就已经在迁了 Spring AI 2.0 的 GA 定在 2026 年 6 月。我们在 5 月初就拉了 2.0.0-RC1 做迁移演练,到今天两周,9 个服务里有 6 个跑通了。 为什么不等 GA?因为 1.x 到 2.0 的破坏性变更比想象中多,我们评估过,等 GA 再动
四个服务里塞了四份大模型调用代码 年初我们把 AI 能力往业务里铺的时候,图快,哪个服务需要就直接引一份 spring-ai-openai,配个 key 开干。到六月底盘点,订单服务、客服服务、商品服务、报表服务里各有一套调用代码,四份 application.yml 里躺着四个 API Key。
公司要求数据不出境,得换模型 四月底法务下了个通知:客服对话数据不能出境,我们正在用的海外模型必须换掉。当时系统基于 Spring AI 写的,第一反应是"换个 base-url 应该就行",实际折腾了两周才稳定上线。 这篇记录接入国内模型的过程,主要是 Spring AI Alibaba 和 Op
三十多个工具方法散在各处 去年底我们把内部运维助手接上了大模型,能查订单、查库存、重启任务。当时图快,工具方法用 Spring AI 的 @Tool 直接写在各个业务服务里,谁需要谁加。到 2025 年 2 月一数,散在 6 个服务里总共 37 个工具方法,问题就来了:网关那边的对话服务要用库存工具
用 Spring AI(1.0 GA 稳定版)做 RAG,最早我是在业务代码里手写"先检索、拼 prompt、再调模型"三段式。逻辑散落、难复用、难插拔。后来发现 Spring AI 的 Advisor 机制就是为这事设计的——把"检索增强"做成可串联的拦截器。 Advisor 是什么:请求响应之间
Java 生态终于有了统一的 AI 门面 之前接 OpenAI 要手搓 HTTP,接 Azure 又是一套,模型一换代码重写。团队里三个人各自封装了一遍,接口还不一样。Spring AI 在 2024 年初推出 1.0 里程碑版本,把各家模型、向量库抽象成统一接口。我拿它重构了工单助手,迁移成本比预
Java 也要有自己的 AI 抽象层 2023 年初,Python 侧 LangChain 已经热闹非凡,Java 这边还在各自调 OpenAI 的 HTTP。我们团队想给内部系统接个问答能力,结果每个项目都自己封装一套 OkHttp 调用,模型一换全部重写。Spring 社区开始孵化一个叫 Spr