基于SpringAI构建大模型应用实践

Mace Liu 查看讲师

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

中国科学技术大学人工智能硕士，十余年的企业软件架构开发经验

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课程简介

在人工智能技术迅猛发展的当下，大模型应用正深刻改变着各行业的业务模式与用户体验。SpringAI作为融合Spring生态与大模型能力的创新框架，为企业开发者提供了高效构建AI应用的强大工具。然而，实际应用中开发者面临诸多挑战：如何安全接入私有化大模型资源、如何处理多模态数据并实现交互、如何优化流式响应性能、如何构建高质量企业级知识库、如何实现灵活的函数调用与多模型协同等。

本课程以Spring AI框架为核心，聚焦大模型应用开发全流程。从Spring AI生态与开发环境搭建入手，详解RAG（检索增强生成）技术的完整实现链路，涵盖文档分块、向量编码、相似检索与生成增强四大环节，并结合Redis、MongoDB等主流向量数据库实战演练。针对复杂业务场景，深入解析Function Calling机制，指导学员通过自定义函数调用外部工具（如实时天气API），实现模型与业务逻辑的深度协同。在多模态交互模块，学员将掌握音频、视频资源的私有化处理与安全调用（如DeepSeek私有化部署），并通过流式响应（SSE协议）优化交互体验，降低系统延迟，同时结合企业级综合案例，助力学员快速构建高可用、可扩展的AI系统。

课程收益

1、帮助学员掌握私有化大模型安全接入与多模态数据处理全流程，具备企业级AI应用开发能力

2、帮助学员精通RAG检索增强、流式响应、函数调用等核心机制，提升复杂业务场景实现效率

3、帮助学员获得多模型协同开发与性能优化经验，能够独立完成智能系统架构设计与落地

受众人群

各类软件企业和研发中心的程序员、软件设计师、架构师, 项目经理，业务架构师，公司管理者，具备Spring框架经验的Java开发者、AI领域研究者及企业技术团队。

课程周期

1天（6H）

课程大纲

标题	授课内容
一、SpringAI访问私有化DeepSeek实战	1. 私有化资源安全接入 (1) DeepSeek私有化部署架构与API接口设计。 (2) Spring AI中RestClient配置与鉴权机制（Token动态注入）。 2. 视频资源处理与优化 (1) 私有化视频数据解析与特征提取（FFmpeg集成）。 (2) 敏感数据脱敏与存储安全策略（加密传输与访问控制）。
二、SpringAI调用多模态交互技术	1. 多模态数据处理原理 (1) 多模态模型（如LLaVA）输入输出格式解析（文本/图像/音频）。 (2) Spring AI中MultimodalModel接口设计与调用流程。 2. 实战案例：图文问答系统 (1) 图像特征编码与语义对齐（Base64编码与模型适配）。 (2) 结合OpenCV实现动态图像预处理。
三、SpringAI流式响应开发	1. 流响应技术原理 (1) Server-Sent Events（SSE）协议与Flux响应流实现。 (2) 流式API性能优化（背压控制与超时处理）。 2. 实战案例：实时对话系统 (1) 基于ChatClient.stream()的逐词生成与前端渲染。 (2) 中断请求处理与错误重试机制。
四、SpringAI实现RAG技术	1. RAG全流程开发 (1) 文档分块策略：滑动窗口算法与语义边界检测。 (2) 向量模型集成（Hugging Face Embedding/OpenAI text-embedding）。 2. 企业级知识库构建 (1) 向量数据库选型与实战（Redis Stack、PgVector）。 (2) RAG回答质量优化：混合检索与重排序技术。
五、SpringAI实现Function Call功能	1. 函数调用机制解析 (1) 模型指令与函数参数动态绑定（JSON Schema定义）。 (2) ToolFunctionBean注册与上下文管理。 2. 实战案例：智能外呼系统 (1) 自定义函数开发：用户画像分析与外呼策略生成。 (2) 函数链式调用与结果聚合（Chain of Thought优化）。
六、SpringAI集成其他大模型API综合实战	1. 智谱API接入与调优 (1) API签名算法实现（JWT Token生成与时效控制）。 (2) 模型参数调优：温度值（temperature）与重复惩罚（repetition_penalty）。 2. 综合项目：智能合同审核系统 (1) 合同文本解析与关键条款提取（正则表达式+模型微调）。 (2) 风险点识别与多模型协同决策（智谱API+本地规则引擎）。