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SpringAI详细解析导读 Spring AI 是 Java 开发者集成大模型能力的首选框架。本系列从全景图讲到快速入门、结构化输出、Advisor 机制、核心架构、对话记忆、流式输出，再到提示词工程实践，共 8 篇。 阅读顺序 序 篇目

Java调用大模型全景图 作为Java开发者，当你决定在项目中集成大模型能力时，第一个问题往往是：我该选哪个框架？ 市面上的选择还真不少：可以自己用HTTP客户端硬撸，也可以用Spring AI这种官方框架，还有阿里云搞的Spring AI

Spring AI快速入门实战 很多人第一次接触大模型开发，脑子里都会冒出一个问题：在Java项目里怎么跟AI对话？是不是要自己拼HTTP请求、解析JSON、处理各种异常？ 其实完全不用这么麻烦。Spring官方团队专门搞了一套叫Sprin

结构化输出深度剖析 大模型的输出是自然语言文本，格式不固定。如果是人类阅读没问题，但程序处理起来就麻烦了。 比如你问模型"推荐几本书"，它可能这样回答： 我给你推荐三本不错的书： 1.《代码整洁之道》 讲代码规范的经典之作 2.《设计模式》

Advisor拦截器机制揭秘 在前面的章节中，我们多次用到了Advisor，比如SimpleLoggerAdvisor用来打印日志。但Advisor到底是什么？能做什么？怎么自己写一个？ 这篇文章来彻底搞清楚Spring AI的Adviso

Spring AI核心架构解析 用Spring AI写代码很简单，几行就能跑起来。但如果你想用好它，或者遇到问题能快速定位，就得搞清楚底层的架构设计。 这篇文章会带你深入Spring AI的核心组件，理解它们之间的关系和协作方式。 整体架构

对话记忆系统设计 和ChatGPT聊过天的人都知道，它能记住你之前说的话。问它"我刚才说了什么"，它能准确回答。这种能力叫做对话记忆。 对于AI应用来说，记忆能力至关重要。没有记忆，每次对话都是"新朋友"，用户体验会很差。今天我们来深入聊聊

响应式流式输出详解 用过ChatGPT的人都知道，AI回答问题时是一个字一个字往外蹦的，而不是等全部生成完再一次性显示。这种"打字机"效果不是装酷，而是有实际意义——大模型生成长回答可能需要十几秒甚至更久，如果让用户干等着，体验会非常差。

提示词工程实践指南 和大模型打交道，提示词的质量直接决定输出效果。同样一个问题，换个问法，结果可能天差地别。 前面的章节聊过提示词的基础知识，这篇文章专门讲讲在Spring AI中怎么把这些技巧落地。 系统提示词与用户提示词 Spring