作者是Spring AI M8 里程碑贡献者之一。本项目是一个基于 Spring Boot 和 SpringAI 的学习与测试 Demo。
旨在帮助开发者快速了解和实践 SpringAI 在实际业务场景中的应用。
项目涵盖了AI 聊天、嵌入向量、多模态、多文档阅读器、提示词、向量数据库、RAG 检索增强生成、ETL技术、结构化输出、文档读取、音频处理、图片生成、ToolCalling、MCP等多种样例代码。
各位可以根据目前给出的样例代码结合英文文档学习，当然我也提供了中文文档：
中文文档参考（目前正在手操中文文档）：https://hcnxcb6dq341.feishu.cn/wiki/TghiwB6vai9KcRkb7t5cxjdjnBY?from=from_copylink
AIDevelop/
├── pom.xml # 父项目配置
├── AI/
│ ├── pom.xml # 子模块配置
│ ├── src/
│ │ ├── main/
│ │ │ ├── java/springai/ai/
│ │ │ │ ├── model/ # 业务模型与接口
│ │ │ │ ├── config/ # 配置类
│ │ │ │ ├── reader/ # 文档读取与处理
│ │ │ │ ├── VectorSQL/ # 向量数据库相关
│ │ │ │ ├── multimodal/ # 多模态相关
│ │ │ │ ├── structuredOutput/ # 结构化输出
│ │ │ │ ├── RAG/ # RAG 相关
│ │ │ │ ├── Prompt/ # Prompt 相关
│ │ │ │ ├── toolCall/ # toolCall 相关
│ │ │ │ ├── ChatMemory/ # ChatMemory 相关
│ │ │ └── resources/
│ │ │ └── application.yml
│ │ └── test/
└── ...
- AI 聊天
集成 ChatClient，支持上下文记忆、系统提示、Advisor 拦截器等功能。示例代码见model/。 - 向量数据库
支持 Neo4j、MongoDB、ElasticSearch 等多种向量存储，提供文档嵌入、相似度检索等能力。示例代码见VectorSQL/目录。 - RAG 检索增强生成 与 ETL技术
实现多种 QueryTransformer、Retriever、Advisor 组合，支持复杂的检索增强生成流程。示例代码见RAG/。 - 文档读取与处理
支持 TXT、PDF、Markdown、HTML、Tika 等多种文档格式的读取与向量化。示例代码见reader/目录。 - 音频处理
集成 OpenAI 语音模型，支持语音转文本、文本转语音。示例代码见model/。 - 图片生成与处理
支持图片生成、图片消息等。示例代码见model/ImageTest.java。 - 多模态
多模态相关示例代码。见multimodal/。 - 多文档阅读器
MD、HTML、PDF、TXT 等，见
reader/目录。 - 提示词
提示词模板，见
Prompt/目录。 - 结构化输出
三个实现类，List、Map、Bean实体类，见
model/。 - 函数调用
工具调用，见
toolCall/。 - ChatMemory
聊天记忆，见
ChatMemory/。
- JDK 17 及以上
- Spring Boot 3.4.3
- SpringAI 1.0.0-M8 及相关依赖（Neo4j、MongoDB、PDF、Markdown、Tika、Jsoup 等）
- Maven
- 配置依赖
参考pom.xml和AI/pom.xml，已集成 SpringAI 及相关依赖。 - 配置 application.yml
在AI/src/main/resources/application.yml配置 Neo4j、OpenAI 等相关参数。 - 接口测试
通过 Postman 或其他工具访问/api/chat、/api/EmbeddingTest、/api/Audio等接口，体验各类 AI 能力。
- Maven 父 POM 继承问题
由于 Maven 的设计，项目 POM 会继承父 POM 的元素（如<license>和<developers>）。如需自定义这些元素，可在项目 POM 中进行空覆盖。如果切换父 POM且需要继承，需移除这些覆盖。
如需详细功能说明或代码解读，请查阅各模块源码或接口注释。