Spring AI 实战：快速接入通义千问、OpenAI，实现基础对话问答

qq_29757467

25人浏览 · 2026-08-06 16:43:37

qq_29757467 · 2026-08-06 16:43:37 发布

专栏导读：本专栏为Spring AI 科普实战系列，从框架认知、环境搭建、基础对话、流式输出、会话记忆、函数调用到 RAG 知识库，全方位讲解 Spring 生态 AI 集成方案，零基础 Java 开发者也可轻松上手。
上一篇我们已经搭建好了干净、稳定的 Spring AI 基础工程，解决了版本适配、环境依赖等前置问题。有了基础环境，本篇我们正式进入核心实战阶段。
在企业实际开发中，接入公有云大模型是最普遍、最高频的场景。国内项目首选阿里通义千问，海外项目首选 OpenAI，而 Spring AI 最大的优势就是一套代码、无缝切换多模型。
本篇将手把手带你完成 通义千问、OpenAI 双模型接入，从零完成密钥申请、项目配置、代码开发、接口测试，实现第一个真正意义上的 AI 智能对话功能，同时梳理新手高频报错解决方案。

一、前置说明：为什么优先使用公有云大模型？

很多新手会疑惑：为什么不直接用本地模型，还要对接公有云？这里简单说明适用场景：

公有云大模型：开箱即用、无需本地显卡、模型能力强、更新迭代快，适合绝大多数 ToB、ToC 线上业务，成本极低。
本地离线模型：适合数据涉密、内网隔离、零网络场景，需要本机硬件资源，模型能力弱于商用模型。
因此我们优先实战公有云模型，贴合企业主流业务需求，后续篇章再讲解离线私有化部署方案。

二、核心准备：API 密钥申请

对接公有云大模型，核心凭证就是 API Key（密钥），下面分别讲解通义千问、OpenAI 密钥获取方式。

1. 阿里通义千问 DashScope 密钥申请
通义千问是国内最稳定、适配最好的商用大模型，个人开发者有免费额度，非常适合学习测试。
操作步骤：

访问官网：https://dashscope.aliyun.com/，使用阿里云账号登录
进入「控制台」，找到「API-KEY 管理」
创建新密钥，复制生成的 API_KEY（务必妥善保存，仅展示一次）

2. OpenAI 密钥申请
适合学习 GPT 系列模型对接，需要合规网络环境与账号额度。
操作步骤：
4. 登录 OpenAI 官网平台，进入个人中心
5. 找到 API Keys 模块，新建密钥
6. 复制密钥备用，注意密钥不要泄露、公开上传

三、引入对应模型 Starter 依赖

上一篇我们只引入了 Spring AI 核心基础包，想要对接具体大模型，需要引入对应厂商的专属 Starter。
在原有 pom.xml 依赖中，追加以下两个依赖（按需引入，不需要可删除对应依赖）：

<!-- 阿里通义千问 DashScope 适配依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
</dependency>

<!-- OpenAI 适配依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-starter</artifactId>
</dependency>

因为我们之前引入了 spring-ai-bom 统一版本管理，此处无需写版本号，自动适配对应稳定版本。

四、配置文件编写（YAML）

统一使用 application.yml 配置，分别配置通义千问、OpenAI 的密钥与默认模型，二选一使用，也可同时配置。
清空原有配置，粘贴以下完整配置：

spring:
  # 通义千问配置
  ai:
    dashscope:
      api-key: 你的通义千问API_KEY
      chat:
        options:
          model: qwen-turbo # 通用对话模型，性价比最高、响应最快
    # OpenAI配置
    openai:
      api-key: 你的OpenAI_API_KEY
      chat:
        options:
          model: gpt-3.5-turbo

重点说明：替换配置中的密钥为自己的真实密钥，切勿直接明文提交到代码仓库，生产环境建议使用配置中心、环境变量加密存储。

五、核心代码开发：实现基础对话问答

Spring AI 最大的优势在此体现：切换模型无需修改业务代码，仅修改配置即可。我们编写一套通用对话接口，同时适配通义千问和 OpenAI。

1. 编写 AI 对话 Controller
新建 AiChatController，实现通用问答接口：

package com.ai.demo.controller;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class AiChatController {

    // 注入Spring AI通用对话客户端
    private final ChatClient chatClient;

    public AiChatController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        this.chatClient = chatClientBuilder.build();
    }

    /**
     * 通用AI问答接口
     * @param message 用户提问内容
     * @return AI回答结果
     */
    @GetMapping("/ai/chat")
    public String chat(@RequestParam String message){
        // 调用大模型对话能力
        return chatClient.prompt(message)
                .call()
                .content();
    }
}

2. 代码核心逻辑讲解

ChatClient.Builder：Spring AI 自动装配构建器，自动读取配置文件中的模型、密钥信息
prompt()：接收用户输入的提示词/问题
call()：发起大模型远程调用
content()：获取大模型返回的文本结果

六、项目启动与接口测试

1. 启动项目
运行项目启动类，控制台无报错、端口正常启动即为成功。

2. 接口访问测试
浏览器/Postman 访问接口，传入自定义问题：
http://localhost:8080/ai/chat?message=用Java简单介绍一下Spring AI框架
此时即可获取大模型实时返回的智能回答，恭喜你，第一个 AI 对话功能开发完成！

七、模型快速切换技巧

验证 Spring AI 统一 API 的强大之处：
当前如果使用通义千问，想要切换为 OpenAI，无需改动一行代码，仅需两步：

注释掉 dashscope 配置，开启 openai 配置并填入正确密钥
重启项目，接口完全通用，正常调用 GPT 模型
真正实现了一套代码，适配全模型的设计理念。

八、新手高频报错与解决方案

1. 密钥错误/为空报错
报错现象：接口 401 鉴权失败、认证失败
解决方案：检查密钥是否填写正确、是否有多余空格、密钥是否过期、是否开启对应模型权限。

2. 模型名称填写错误
报错现象：模型不存在、参数非法
解决方案：严格使用厂商官方公开模型名，通义千问推荐 qwen-turbo，OpenAI 推荐 gpt-3.5-turbo。

3. 额度不足报错
报错现象：请求被拒绝、额度耗尽
解决方案：登录对应厂商控制台，查看账户余额与免费额度，充值或更换密钥。

4. 自动配置不生效
解决方案：确认依赖引入完整、版本统一，重启 IDEA + 刷新 Maven 依赖。

九、本篇总结

本篇我们完成了Spring AI 公有云大模型完整接入实战，掌握了密钥申请、依赖引入、配置编写、接口开发全流程，成功实现了基础 AI 智能问答功能。
同时深刻体会到 Spring AI 的核心优势：统一 API、零代码切换模型、开箱即用，彻底告别原生 HTTP 对接的繁琐适配工作。
目前我们实现的是一次性单轮对话，每次提问都是独立上下文，无法连续聊天。后续我们会逐步优化，实现流式输出、多轮记忆、提示词工程等高阶能力。
下一篇：离线也能用！Spring AI 整合 Ollama 本地大模型，私有化部署方案
我们将脱离公网、脱离付费额度，搭建本地离线大模型环境，实现内网私有化 AI 部署！