Spring AI为软件开发人员提供了一个强大的工具箱，使他们能够轻松地将人工智能功能集成到他们的应用程序中。通过利用Spring AI提供的丰富功能和工具，开发人员可以更快地开发出功能强大、智能化的应用程序，从而提高用户体验，推动业务发展。Spring AI的崛起标志着人工智能与软件开发之间的深度融合，这将在未来带来更多创新和机遇。

Spring AI，作为行业领导者，通过其强大、灵活的API和先进的功能，为各种行业提供了颠覆性的解决方案。在本专题中，我们将深入探讨Spring AI在各领域的应用示例，每个案例都将展示Spring AI如何满足特定需求，实现目标，并将这些LESSONS LEARNED扩展到更广泛的应用。希望这个专题能对你有所启发，更深入地理解和利用Spring AI的无限可能。

Spring框架在软件开发领域已经有超过20年的历史，自Spring Boot 1.0版本发布以来已有10年。现在，无人会质疑，Spring创造了一种独特的风格，使开发者从重复任务中解放出来，专注于提供业务价值。随着时间的推移，Spring的技术深度不断增强，涵盖了广泛的开发领域和技术。另一方面，随着更多的专用解决方案得到尝试，概念的验证被创建，并最终在项目的保护下得到推广，其技术广度不断扩大。

Spring AI 项目就是一个实例，根据其参考文档，该项目旨在简化当生成式人工智能层需要被引入应用时的开发过程。开发者再次从重复任务中解放出来，可以直接通过简单的接口与预先训练的模型（包含实际处理算法）进行交互。

通过直接或者通过 Spring AI 以编程方式与生成式预训练的转换器（GPTs）交互，用户（开发者）不需要拥有广泛的机器学习知识。但作为一名工程师，我强烈认为，即使这些开发者工具可以方便快捷地使用并产生结果，我建议我们需要克制自己，警觉观察，尝试首先理解基本概念。此外，通过遵循这条路径，产出的结果可能会更有价值。

目的
本文介绍了如何将 Spring AI 集成到Spring Boot应用，与OpenAI进行编程交互。我们假定prompt设计一般来说是一种最先进的活动。因此，在实验过程中使用的prompt非常有教导性，但应用性不大。此处的重点是通讯接口，即 Spring AI API。