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spring-ai的定位

spring-ai是方便快速开发ai上层应用的脚手架，可以在不了解大模型底层原理的条件下快速开发基于大模型的ai应用。

适合场景及人群

1）适合java技术栈开发人员，类似的还有langchain4j

2）更适合有一定开发经验的技术人员，无开发经验的更推荐字节的coze或dify。

3）适合有一定定制化需求的场景，通用场景可以使用coze，dify等低代码平台。

优势

spring-ai与spring生态无缝兼容

自动化配置通过使用默认配置的方式大大减少了使用时所需填写的参数

开箱即用大大降低了ai应用开发的上手难度

劣势

起步较晚，对比python的langchain，功能插件少了很多

国内大模型支持不全，仅支持部分厂商的大模型

支持的国内大模型

deepseek、minimax、kimi的Moonshot、百度的千帆、智谱的ZhipuAi（阿里的通义建议直接使用spring-ai-alibaba）

常用功能

大模型连接及调用（流式及非流式）

提示词管理

结构化输出

插件（如日志）

多模态

工具调用

聊天记忆

向量数据库

RAG（检索增强生成）

MCP（模型上下文协议）