本文深入解析SpringAI的LLMClient架构设计，重点阐述了其解决企业级AI应用核心痛点的设计哲学。通过依赖倒置原则和适配器模式实现厂商解耦，将业务逻辑与具体LLM实现分离；采用门面模式简化开发者接口，同时保持底层灵活性；通过SPI机制支持自定义模型扩展；运用策略模式实现智能路由和成本优化，配合代理模式提供容错和监控能力。文章揭示了SpringAI如何构建稳定、可控且可扩展的LLM访问层，为下一篇关于RAG架构的讨论奠定基础。
本文系统讲解了SpringAI如何将提示词工程(Prompt Engineering)转化为结构化、企业级的架构资产。文章指出，与传统Java应用的确定性逻辑不同，AI应用业务逻辑体现在提示词中，面临不确定性管理、上下文整合等核心挑战。SpringAI通过PromptTemplate(模板层)、Message(数据层)和ChatClient(执行层)三件套解决这些问题，使提示词具备可观测性(全链路追踪)、可测试性(单元/集成测试)和可版本化(配置中心管理)能力。
本文深入剖析了SpringAI框架的设计哲学与核心架构。作为Java企业级AI的关键解决方案，SpringAI通过API/SPI双层分离实现业务逻辑与AI服务的解耦，采用"面向接口编程"将核心AI能力抽象为ChatClient、EmbeddingClient等精炼接口。框架特别优化了RAG架构流程，并通过FunctionCalling支持Agent开发。得益于与SpringBoot的深度整合，SpringAI提供一键配置、模型切换和开箱即用的可观测性能力，显著提升开发者效能。
在开始阅读本专栏之前，有必要先说明一个问题：这些文章并不是零散的 Spring AI 教程，而是同一条主线 … 阅读更多
引言：为什么要写这篇文章（我的战略与动机） 最近在这个专栏中，我连续写了几篇关于 Spring AI 的文 … 阅读更多