大家好，我是小米，一个每天都在 Java 世界里翻滚的 31 岁程序员大哥哥。今天要聊的是一个我最近用完之后疯狂安利的宝藏框架：Spring AI 的 ChatClient API。
前阵子，我在给团队搭一个客服机器人，调了 OpenAI 的 API 半天，代码写得像意大利面条一样乱七八糟。后来一个朋友提醒我： “你怎么不用 Spring AI？”
我：Spring AI？这是 Spring 家出的 AI 框架？
朋友一脸惊讶地说：你居然还没用？
我赶紧撸了一遍官方文档，然后...
只用了一个早上，就把聊天功能整合得干干净净，还支持流式响应、提示模板、内存上下文，甚至还能多模型切换。
今天这篇文章，就带大家全流程撸一遍 Spring AI 的 ChatClient API，告诉你它到底有多香！
开始：创建 ChatClient，三分钟上手！
Spring AI 的 ChatClient 是整个聊天能力的核心，就像你和 OpenAI、Gemini、Claude 打交道的专属话务员。
1. 使用自动配置的 ChatClient.Builder
我们只要添加 Spring AI 的依赖，然后配置 application.yml：
然后就可以直接注入 ChatClient：
这时候你会发现，你连 RestTemplate 都不用写，ChatClient 早就帮你封装好了！
2. 多模型支持，换个 LLM 如切瓜切菜
只要配置多个 ChatModel Bean，就能支持多个模型切换：
然后这样切换：
超级丝滑有没有？
流畅 API：就像写 Java Stream 那么爽
用惯了 Builder 模式的你会觉得 ChatClient 简直是为现代 Javaer 打造的。
我们来看一个经典示例：
一句话就搞定对话，还能链式配置 system message：
这 API 真是给我这样的“懒人程序员”量身定制的。
ChatClient 响应：花样百出，任你选
ChatClient 提供了三种响应方式，满足不同需求。
1. 返回 ChatResponse
最基本的返回值是 ChatResponse，带结构化 metadata：
2. 返回实体对象
你可以直接把返回值映射成 POJO，简直优雅得不行：
3. 流式响应：边说边出字，效果拉满！
想要 ChatGPT 的那种“字一个一个出来”的体验？有！
真的可以边播边写，适合做客服机器人和 AI 写作助手！
提示模板：把 prompt 写进模板，优雅又复用
你是不是经常写 prompt 写到头秃？别怕，Spring AI 帮你抽象成模板了！
1. call() 的返回值支持模板变量
一行搞定上下文填充！告别手搓拼接！
2. stream() 一样支持模板
使用默认值：提示词、角色设定自动套用
你可以提前设好 system message、模板变量，让每次调用都继承下来。
1. 默认系统文本
2. 带参数的默认 system
3. 其他默认值
你还可以设定默认 temperature、maxToken、topP 等参数，一次配置，次次生效。
Advisors：加点“插件”，功能立马起飞
ChatClient 的 advisor 系统就像 Spring AOP，可以在聊天前后加逻辑，比如 RAG、日志、缓存等。
1. 配置 Advisor 超简单
2. 检索增强生成（RAG）
加一个 RetrievalAdvisor，就能做到带知识库的问答系统：
结合 VectorStore，就可以构建自己的企业知识助手。
3. 日志记录
可以自定义日志 Advisor，把每次问答都存到数据库或者日志文件：
聊天内存：记住上下文，做一个“有记性”的 AI
聊天机器人最大的问题就是： “上一句你怎么就忘了？”
Spring AI 提供了 Memory 支持，比如 InMemoryChatMemoryStore，可以记录历史对话：
这样，同一个 session 下的用户对话就可以上下文关联了！
总结：Spring AI 的 ChatClient 简直太顶！
从开发者角度来看，Spring AI 做到了：
- 低门槛接入 OpenAI 等大模型；ChatClient 封装好链式 prompt，支持 call 和 stream；提示模板、默认值、内存、Advisor 全部一应俱全；适合构建聊天机器人、RAG 应用、代码助手等各种 AI 工具。
我自己用 Spring AI 重构了一版聊天机器人之后，代码清爽了不止一点点，甚至还加了知识库搜索、上下文聊天和流式响应，全靠 ChatClient 的超强扩展能力。
所以朋友们，如果你也在用 Java 开发 AI 应用，别再硬撸 SDK 了，试试 Spring AI 的 ChatClient 吧！
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