AI 技術發(fā)展很快，同樣 AI 配套的相關技術發(fā)展也很快。這不今天剛打開 Spring AI 的官網就發(fā)現它又又又又更新了，而這次更新距離上次更新 M7 版本才不過半個月的時間，那這次 Spring AI 給我們帶來了哪些驚喜呢？一起來看。

重點升級點

我們先來判斷 Spring AI M8 的重點升級點：

廢除了 tools 方法，取而代之的是 toolCallbacks 方法，寫法對比如下：

• 早期版本：

// Old code in M7 - no longer works correctly in M8
chatClient.prompt("What day is tomorrow?")
    .tools(toolCallback)
    .call()
    .content();

• 最新版本：

// Updated code for M8
chatClient.prompt("What day is tomorrow?")
    .toolCallbacks(toolCallback)
    .call()
    .content();

聊天記憶增強功能：

• InMemoryChatMemoryRepository（默認）。
• JdbcChatMemoryRepository 對于關系數據庫持久化支持。
• 改進的 ChatMemory API，實現更靈活的對話歷史管理。
• 新 ChatMemoryRepository 允許不同的存儲策略。
• 添加 MessageWindowChatMemory 用于維護歷史消息。
• 改進屬性命名以確保跨實現的一致性。
• 支持各種存儲后端：

增強的 MCP 工具回調配置：

• 在 MCP 客戶端屬性中添加了工具回調配置。
• 支持 MCP 服務器中的完成規(guī)范。
• 為 MCP 服務器添加了指令支持。
• 向 WebFlux 和 WebMvc 傳輸提供程序添加了 SSE 端點參數。

提示工程文檔增強：

• 添加提示工程模式文檔。
• 為開發(fā)人員提供有效提示設計的最佳實踐。
• 包括各種用例的示例和模式。

向量數據庫存儲功能增強：

• Cosmos DB Entra ID 支持和修復：

為 Cosmos DB 添加了 Azure Entra ID（以前稱為 Azure AD）身份驗證；

改進 Azure 部署的安全性和身份驗證選項。

• Cassandra 向量存儲改進：

修復了 Cassandra 聊天內存中的消息順序。

添加了更好的錯誤消息并修復了各種問題。

官方更新日志：https://spring.io/blog/2025/04/30/spring-ai-1-0-0-m8-released

DeepSeek SDK 正式發(fā)布

除了以上內容之外，官方的更新日志中沒提到的，還有對于 DeepSeek SDK 的正式發(fā)布，之前版本中雖然有關于 DeepSeek 的支持，但并不是真正的支持，只是讓 DeepSeek 使用 OpenAI 協議實現對 DeepSeek 的調用，而不是真正的 DeepSeek SDK 支持。

那么 OpenAI 協議和真正的 SDK 支持的區(qū)別是啥呢？

簡單來說，舉個簡單的例子你就明白了，就是 OpenAI 相當于你上班，因為你自己沒車，所以你只能蹭同事的車；而有了 SDK 的支持之后，相當于你有自己的車了，不需要在蹭別人的車了。

也就意味著，DeepSeek 可以和 OpenAI 或其他使用 OpenAI 協議的大模型并存了，之前是二選一，你（DeepSeek）使用了 OpenAI 協議，那么其他人就沒辦法使用 OpenAI 協議了，現在你有自己的 SDK 了，就可以和其他兼容 OpenAI 或 OpenAI 一起使用了。

DeepSeek 使用變化

DeepSeek SDK 的具體使用如下。

• 準備工作：在 DeepSeek 申請 APIKey。
• 添加依賴：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-deepseek-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

• 設置配置信息：

spring.ai.deepseek.api-key=YOUR_API_KEY
spring.ai.deepseek.chat.options.model=deepseek-chat
spring.ai.deepseek.chat.options.temperature=0.8

• 編寫調用代碼：

@RestController
public class ChatController {

    private final DeepSeekChatModel chatModel;

    @Autowired
    public ChatController(DeepSeekChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    // 普通輸出
    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        return Map.of("generation", chatModel.call(message));
    }

    // 流式輸出
    @GetMapping("/ai/generateStream")
 public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        var prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return chatModel.stream(prompt);
    }
}

小結

AI 發(fā)展速度很快，對各行各業(yè)的影響也很大，充分了解和掌握 AI 知識，對日常工作提效或以后跳槽都有很大的幫助，讓我們一起行動起來，擁抱這場 AI 盛宴吧。