Spring AI 在 2024 年 2 月推出了 0.8 版本，經過一年多的快速迭代，於 2025 年 5 月 20 日正式發佈了 1.0.0 GA 穩定版。從早期的 Milestone 版本（1.0.0-M1 到 M8）到 RC1，最終迎來了正式的 GA 版本，其發展速度如同 AI 產業般日新月異。實際使用後，開發者會發現它與 LangChain4j 有異曲同工之妙。讓我們看看 Spring AI 官網的詮釋：

Spring AI 旨在簡化 AI 功能應用程式的開發，同時避免不必要的複雜性。專案汲取了 LangChain 和 LlamaIndex 等知名 Python 專案的靈感，但 Spring AI 並非這些專案的直接移植。我們相信，下一波生成式人工智慧應用程式不僅適用於 Python 開發人員，還將廣泛適用於許多程式設計語言。



Spring AI 的核心價值在於解決 AI 整合的根本挑戰：將 企業數據、API 與 AI 無縫串聯。

(摘自 Spring AI 官網)



Spring AI 的設計理念借鑑了 LangChain，而 Spring 框架之所以能發展成如此龐大的生態系，關鍵在於其強大的整合與簡化能力。面對繁多的 AI 模型與技術，雖然 Java 在此領域起步較晚，但透過 Spring AI 與現有 Spring 生態系的無縫整合，讓長期耕耘 Java 的開發者們也能在 AI 浪潮中大展身手。



為什麼要先學習 Spring Boot 和 Spring MVC？

歡迎來到 Spring AI 的學習之旅！在正式進入 AI 的精彩世界之前，您可能會疑問：「為什麼需要先穩固 Spring Boot 和 Spring MVC 的基礎？」

Spring AI 與 Spring 生態系統的關係

雖然 Spring AI 是專門針對 AI 應用開發所設計的現代化框架，但它深深植根於 Spring 生態系統之中：

● 架構基礎：Spring AI 完全建構在 Spring Boot 之上，繼承了其所有核心特性和設計理念。

● 配置方式：採用標準的自動配置（Auto Configuration）和「約定優於配置」（Convention over Configuration）原則。

● 依賴管理：透過 Spring Boot Starter 提供各種 AI 功能模組，簡化版號管理。

● 部署模式：沿用 Spring Boot 的內嵌伺服器和 JAR 打包方式，便於雲端部署。

● 生命週期管理：依賴 Spring IoC 容器進行 Bean 管理和依賴注入，確保元件鬆散耦合。



API 開發在 Spring AI 中的核心地位

更重要的是，Spring AI 的許多核心功能都需要透過 API 來實現和整合：

● Function Calling：AI 模型需要透過 API 呼叫外部工具，實現與真實世界的互動。

● MCP Server：模型控制協議（Model Context Protocol）伺服器需要 HTTP 端點來處理請求。

● 系統整合：企業級 AI 應用通常需要與現有 ERP/CRM 系統透過 API 進行整合。

● 資料交換：RAG（檢索增強生成）系統需要透過 API 獲取和處理異質資料來源。

● 即時互動：聊天機器人需透過 WebSocket 或 Server-Sent Events (SSE) 提供流暢的串流回應。

?

本書的學習架構

本書採用循序漸進的學習路徑，協助您從無到有建構企業級 AI 應用：



第一部分：Spring Boot 基礎

●??? 建立堅實的 Spring Boot 開發基礎。

●??? 掌握現代 Java 企業級開發的核心技能。

●??? 理解 Spring AI 背後的依賴注入與配置原理。



第二部分：Spring MVC 與 API 開發

●??? 學習建立標準化的 RESTful API。

●??? 掌握請求處理、回應格式化和全域錯誤處理。

●??? 為 Spring AI 的 Function Calling 和 MCP Server 奠定 HTTP 通訊基礎。



本書定位說明：現代開發以前後端分離為主流。Spring Boot 專注於提供 RESTful API（JSON 資料交換），前端 View 層交由 React/Vue/Angular 處理。因此，本書不探討 JSP 或 Thymeleaf 等傳統模板技術，而是專注於 API 開發 與 AI 整合，這才是企業級 AI 後端的關鍵戰場。



第三部分：生產級 API 開發實踐

●??? 深入資料驗證、安全性防護與檔案處理。

●??? 掌握 API 測試策略與 Swagger/OpenAPI 文件自動生成。

●??? 打造強健的生產級後端系統。



第四部分：Spring AI 實戰

●??? 深入 Spring AI 核心組件。

●??? 建構實際的企業級 RAG 知識庫系統。

●??? 整合多模態 AI 服務與工具鏈。

?

學習建議

給有經驗的開發者：若您已精通 Spring Boot 與 Spring MVC，可快速瀏覽前三部分重點，或直接跳至第四部份開始 Spring AI 的旅程。

給初學者：強烈建議按順序學習。紮實的基礎將讓您在後續 Spring AI 的實作中事半功倍，真正理解框架設計的精妙。

給企業開發者：本書不僅教授技術實現，更注重企業級應用的實際需求，涵蓋安全性、效能優化、監控與可維護性設計。

讓我們開始這趟精彩的學習之旅，一步步建構屬於您的 AI 應用開發能力！

補充資料：本書附贈範例都在Github 上，課程用到的範例名稱都會標註在每個章節的對應範例 https://github.com/kevintsai1202/spring-ai-example



?