Spring AI 项目实战指南：从零开始构建智能聊天服务器

引言

在本指南中，我们将一步步教你如何利用Spring AI框架搭建一个智能聊天服务器。通过结合生成式人工智能（GenAI）和大语言模型（LLM），我们可以为用户提供智能化的对话体验。本文将详细介绍项目的架构设计、实现细节以及部署流程。

项目概述

功能模块

• 自然语言处理（NLP）：解析用户输入，理解意图。
• 聊天生成：利用LLM生成智能回复。
• 上下文记忆：通过会话历史提供连贯的对话体验。
• 可扩展插件架构：支持多种AI模型和数据源。

核心组件

1. MCP服务器（Message Control Plane）

   • 负责消息路由、处理和上下文管理。
   • 提供REST API接口，集成各种AI服务。

2. 聊天服务器

   • 处理用户输入，调用MCP进行解析和生成回复。
   • 提供Swagger UI用于API测试和文档查看。

项目架构

技术选型

• Spring Boot：快速搭建后端服务框架。
• Spring AI：整合GenAI功能模块。
• Ollama：本地运行的大语言模型。
• Docker：容器化部署，确保环境一致性。

文件结构

chat-server/
├── src/main/kotlin/
│   └── com.example.chatserver/
│       ├── ChatServerApplication.kt
│       ├── controller/ (控制器)
│       ├── service/ (业务逻辑)
│       └── repository/ (数据访问层)
├── src/test/kotlin/
│   └── com.example.chatserver.test/
│       └── ChatServerApplicationTest.kt
└── resources/
    ├── application.yml
    └── Dockerfile

详细实现

MCP服务器配置

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

mcp:
  server:
    host: localhost
    port: 8081

聊天服务实现

编写主应用类ChatServerApplication.kt，整合Spring AI组件：

@SpringBootApplication
class ChatServerApplication

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

自定义聊天逻辑

在控制器中处理用户请求，并通过MCP生成回复：

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

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

测试与部署

单元测试

编写集成测试用例，验证聊天功能：

@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！有什么可以帮助您的吗？")
    }
}

Docker部署

构建镜像并启动服务：

docker-compose up -d

使用其他AI模型

Spring AI支持多种AI模型，如Bedrock、Claude等。只需添加相应依赖并在application.yml中配置即可。

文档与资源

• Spring AI官方文档
• Docker文档
• 项目示例代码：GitHub仓库

通过以上步骤，你可以快速搭建一个功能完善的智能聊天服务器，并根据实际需求进行扩展和优化。