dive-into-spring-ai

跟着动手学，Java开发者快速上手Spring AI全栈开发

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 110 🐛 待处理 4 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 425
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，全部功能免费，无付费版本。

项目预览

dive-into-spring-ai 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队qifan777
官网地址https://www.jarcheng.top/blog/project/spring-ai/intro.html
GitHubhttps://github.com/qifan777/dive-into-spring-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，全部功能免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Java
技术栈/模型agent,aigc,functioncall,graph-rag,knowlege-base,prompt,rag,spring-ai,sse
GitHub 星标★ 425
上线时间2024-06-15 00:00:00
代码更新2026-11-05
仓库体积2.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

《动手学SpringAI》是一个面向Java开发者的Spring AI实战教程项目，旨在解决Spring AI生态学习资源碎片化、缺乏系统性实践指引的问题。项目以系列文章和配套代码的形式，系统覆盖了Spring AI的核心功能模块，包括SSE流式输出、Agent智能体构建、知识图谱增强的RAG检索、Function Calling函数调用、多轮历史消息管理、图片生成与理解、Embedding向量化、Vector Database向量数据库集成以及基础RAG流程。每个主题都配有可运行的示例代码，帮助开发者快速理解并上手Spring AI，从而在Java生态中高效构建AI应用。项目内容结构清晰，从基础概念到高级特性循序渐进，适合希望将AI能力集成到Java服务中的开发者作为入门和进阶参考。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 425

技术标签

使用教程

难度：进阶 约 40 分钟 部署方式：本地构建 5 步

环境要求

  • JDK 17+
  • Maven
  • Docker

安装与启动步骤

  1. 1拉仓库

    教学项目，按章节分模块。

    git clone https://github.com/qifan777/dive-into-spring-ai

  2. 2起依赖服务

    向量库与数据库用容器起。

    docker run -d -p 6333:6333 qdrant/qdrant

  3. 3配模型 key

    对话与嵌入模型各要一组凭据。

  4. 4按章节跑示例

    从流式输出开始，再到函数调用与 RAG。

  5. 5试图谱增强那一章

    它把 Graph RAG 单独做了一节，值得对照看。

如何确认成功

按章节跑下来，流式输出能逐字返回，函数调用能被真实触发，RAG 回答能引用到库里文档

注意事项

  • 它是 Spring AI 的教学项目，价值在示例的完整性而不是工程完备度。
  • 章节之间依赖不同，别指望一个配置跑完所有示例。
  • 示例里的模型供应商可替换，换的时候注意接口差异。
  • 教学代码省略了生产需要的重试与限流。

核心亮点

  • 覆盖SSE流、Agent、RAG、Function Call等Spring AI全链路核心能力，体系完整
  • 每个主题配有可运行代码示例，理论与实践结合，学习路径清晰
  • 基于Java生态，贴合企业级后端开发者的技术栈，落地门槛低

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区生态尚待完善
  • 部分高级主题（如知识图谱RAG）深度可能有限，需结合官方文档补充

适用场景

  • Java后端开发者快速入门Spring AI，构建流式对话接口
  • 企业项目需要集成RAG知识库问答，参考其向量数据库与检索实现
  • 学习Agent智能体与Function Calling，开发自动化任务处理工具

替代项目

spring-ai-alibaba、LangChain4j、Spring AI官方示例

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