自從AI火起來之后，大模型一個接一個的出現，所有的語言、工具、產品似乎都能蹭一蹭大模型的熱度。

很多大模型都是 Python 實現的，假設你要玩一玩各種問答模型、文生圖模型、文字轉語音模型，你會發現基本上都是以 Python 為入口的。

還有很多技術博主發表「在AI的幫助下，2小時上線xxx付費產品，MRR xx 千刀」諸如此類的消息，一看背后的技術 JavaScript 一把梭，前端 js ，后端 nodejs 。

還有說：在大模型的幫助下，簡單的代碼可以由AI快速時間，省下的時間可以做性能優化，那些性能查的工具鏈、客戶端可以由性能更好的 Rust 來重寫了，這不，Rust 也算蹭上了。

最近，看到有開發者用 Claude.ai 設計個人簡歷和社交名片，一看開發者是某 Lisp 大佬，而且 prompt 也是用 Lisp 格式寫的偽代碼，格式確實很清晰。有評論稱，原來 Lisp 才是 AI Prompt 的最終歸宿。

而 Java 這邊呢，好像就是一堆簡單的邏輯代碼，貌似只有等著被替代的份兒了。

當然了，在目前看來，這肯定還算是危言聳聽，哪兒那么容易輕易就被替代，對吧？

國外和國內兩大 Java 技術推動者都推出 Spring AI 框架，分別是 Spring 社區的 Spring-ai 和 阿里巴巴的 Spring AI Alibaba，這兩個框架都是為了方便開發者在 AI 場景下的開發。

雖然做不了AI 的核心，但是也要搶占入口不是。

Spring-ai

官方倉庫：https://github.com/spring-projects/spring-ai

Spring 社區出品，目前 star 數2.9k。

Spring AI 是一個人工智能工程應用框架，旨在將 Spring 生態系統的設計原則如可移植性和模塊化設計應用于人工智能領域，推動以 POJOs 作為應用構建塊。它支持多種 AI 模型提供商的聊天、文本轉圖像和嵌入模型，具有可移植的 API、新穎的向量存儲 API、自動配置和啟動器、函數調用功能、ETL 數據工程框架以及豐富的文檔和示例。

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支持眾多 AI 提供商的聊天、文本轉圖像和嵌入模型，包括 Amazon Bedrock、Anthropic、OpenAI 等。還支持訪問數千個模型，如 HuggingFace 上的模型。

如果你看過 OpenAI 的官方文檔，會發現它有問答、文生圖、文字轉語音等等各種各樣的上百個接口。其他的模型也差不多是這個數量，如果一個應用要接入多個 AI 模型，光實現接口就得花上很多時間。有了 Spring AI ，相當于幫我們封裝了一層，只要配置上參數后，就可以用統一的標準調用各個大模型了。

如果你的產品是選用 Java 技術棧的，并且要做出海的話，選擇 Spring AI 能節省不少時間。

Spring AI Alibaba

官方倉庫：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba

這是阿里剛剛發布的，是一款 Java 語言實現的 AI 應用開發框架，旨在簡化 Java AI 應用程序開發，讓 Java 開發者像使用 Spring 開發普通應用一樣開發 AI 應用。Spring AI Alibaba 基于 Spring AI 開源項目構建，默認提供阿里云基礎模型服務、開源及商業生態組件的集成與最佳實踐。

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核心能力如下：

• 開發復雜 AI 應用的高階抽象 Fluent API -- ChatClient
• 提供多種大模型服務對接能力，包括主流開源與阿里云通義大模型服務（百煉）等
• 支持的模型類型包括聊天、文生圖、音頻轉錄、文生語音等
• 支持同步和流式 API，在保持應用層 API 不變的情況下支持靈活切換底層模型服務，支持特定模型的定制化能力（參數傳遞）
• 支持 Structured Output，即將 AI 模型輸出映射到 POJOs
• 支持矢量數據庫存儲與檢索
• 支持函數調用 Function Calling
• 支持構建 AI Agent 所需要的工具調用和對話內存記憶能力
• 支持 RAG 開發模式，包括離線文檔處理如 DocumentReader、Splitter、Embedding、VectorStore 等，支持 Retrieve 檢索

如果你的AI產品是 Java 技術棧，而且采用國內大模型的，尤其是使用阿里通義千問的，使用Spring AI Alibaba可以節省不少時間。