最近 Spring AI 迭代很快从原来的ChatModel转向了更易用的ChatClientAPI。如果你看到这串名词ChatClient、default、Options、Functions、Tools、SystemUser、Advisors肯定会说好多名词啊。不急慢慢来。一、先搞懂ChatClient 到底是什么我的思考我最早用 Spring AI 时写代码是这样的ChatModel chatModel ...; Prompt prompt new Prompt(...); ChatResponse response chatModel.call(prompt);感觉有点啰嗦每次都要手动拼Prompt。后来 Spring AI 推出了ChatClient我才发现它就是一个更高级、更流畅的「聊天客户端」用 Builder 模式把所有配置、提示、工具都串起来代码可读性直接拉满。通俗一句话ChatClient 你和 AI 对话的「专属聊天框」比旧的 ChatModel 更顺手、更强大。最经典写法// 1. 注入 ChatClientSpring Boot 自动配置 Autowired private ChatClient chatClient; // 2. 一句话调用 AI String answer chatClient.prompt() .user(解释一下 Kafka 增量聚合是什么) .call() .content();你看不用再手动创建Prompt和ChatResponse了一行流到底爽不爽二、default —— 给 ChatClient 设「默认值」我的思考我在想如果我所有请求都要加同一个系统提示或者都用同一个模型参数难道每次都要写一遍吗default就是解决这个问题的给 ChatClient 提前设好默认配置后面所有请求都自动继承不用重复写。代码示例// 提前构建一个带默认配置的 ChatClient Bean public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder) { return builder // 默认系统提示所有对话都以这个角色开始 .defaultSystem(你是一个专业的Java后端工程师回答要简洁通俗) // 默认温度控制输出随机性 .defaultOptions(ChatOptions.builder().temperature(0.7).build()) .build(); }之后你再调用chatClient.prompt()就自动带上了这些默认值不用每次都重复配置。通俗比喻default 给你的聊天框预设「常用话术」和「脾气」每次打开都不用重新调。三、Options —— 控制 AI 的「行为参数」我的思考我想让 AI 更有创意一点或者更严谨一点怎么控制Options就是用来精细控制 AI 生成行为的比如温度temperature0 更严谨1 更随机最大 token 数maxTokens限制回答长度模型名称model切换底层模型采样方法topP控制多样性代码示例String answer chatClient.prompt() .user(写一首关于春天的诗) // 临时覆盖默认配置让诗更有创意 .options(ChatOptions.builder() .temperature(0.9) // 高温度更有想象力 .maxTokens(500) // 最多 500 token .build()) .call() .content();通俗一句话Options 给 AI 调「控制面板」想让它怎么说话就怎么调。四、Functions —— 让 AI 会「用工具」我的思考AI 本身是个 “纸上谈兵” 的家伙怎么让它帮我查天气、查订单、算数学这就是Functions和Tools的作用给 AI 注册外部工具让它能调用真实世界的接口。注意在 Spring AI 里Functions是旧版Tools是新版更通用的叫法本质都是让 AI 调用你写的 Java 方法。代码示例给 AI 一个查天气的工具// 1. 定义一个工具方法普通 Spring Bean Component public class WeatherService { public String getWeather(String city) { return 今天 city 天气晴朗25℃; } } // 2. 把工具注册给 ChatClient Bean public FunctionWeatherRequest, String weatherFunction(WeatherService weatherService) { return new Function() { Override public String apply(WeatherRequest request) { return weatherService.getWeather(request.city()); } }; } // 3. 让 AI 调用这个工具 String answer chatClient.prompt() .user(北京今天天气怎么样) // 告诉 AI 可以用这个工具 .tools(weatherFunction()) .call() .content();AI 会自动分析问题发现需要查天气就会调用你写的WeatherService拿到结果后再整理成自然语言回答你。通俗比喻Functions/Tools 给 AI 装了个「插件市场」让它能调用你写的代码变成真正的 “万能助手”。五、SystemUser —— 对话的「角色与内容」我的思考我想让 AI 扮演一个特定角色比如 “英语老师” 或 “产品经理”同时还要问它具体问题怎么写SystemUser就是对话的核心结构System给 AI 设定身份、规则、语气比如 “你是一个严厉的英语老师”User你真正的问题或指令代码示例String answer chatClient.prompt() // 设定角色System 消息 .system(你是一个温柔的英语老师专门纠正学生的语法错误) // 学生的问题User 消息 .user(I am go to school every day. 这句话对吗) .call() .content();AI 会先记住自己是 “温柔的英语老师”再去回答你的问题。通俗一句话System 给 AI 定人设User 你对它说的话。六、Advisors —— 给对话加「智能拦截器」我的思考我想给所有对话都加 RAG 检索或者统一做内容审核难道要每个请求都写一遍吗Advisors就是 Spring AI 里的 「AOP 切面」可以在对话前后插入自定义逻辑比如自动检索知识库RAG内容安全审核日志记录响应后处理代码示例给对话加 RAG 检索// 1. 定义一个 RAG Advisor Bean public Advisor ragAdvisor(VectorStore vectorStore) { return QuestionAnswerAdvisor.builder() .vectorStore(vectorStore) .build(); } // 2. 把 Advisor 注册给 ChatClient String answer chatClient.prompt() .user(Spring AI 的 ChatClient 是什么) // 自动触发 RAG 检索把知识库相关内容喂给 AI .advisors(ragAdvisor()) .call() .content();你不用在代码里写检索逻辑Advisor会自动帮你查向量库把结果注入到 Prompt 里AI 就能基于你的知识库回答问题了。通俗比喻Advisors 给你的聊天框装了个「智能助理」自动帮你查资料、做审核你只需要专心提问。七、我把全家桶串起来一段完整实战代码下面是我在真实项目里最常用的写法把上面所有概念都串起来了Service public class SpringAiAdvancedService { Autowired private ChatClient chatClient; Autowired private FunctionWeatherRequest, String weatherFunction; Autowired private Advisor ragAdvisor; public String askAI(String question) { return chatClient.prompt() // 1. 人设System 消息 .system(你是一个专业的Java技术顾问会用工具查资料回答要通俗、准确、有逻辑) // 2. 用户问题 .user(question) // 3. 精细控制 AI 行为 .options(ChatOptions.builder() .temperature(0.6) .maxTokens(1000) .build()) // 4. 给 AI 工具查天气 .tools(weatherFunction) // 5. 给对话加 RAG 检索自动查知识库 .advisors(ragAdvisor) // 6. 发送请求拿结果 .call() .content(); } }我写这段代码时的思考过程先给 AI 定人设System让它知道自己是谁再把用户问题抛出去User调一下参数Options控制输出风格给它装工具Tools让它能查天气加个 Advisor让它自动查我的知识库RAG最后调用拿到答案八、最后总结一张图记住所有概念概念作用通俗比喻ChatClient核心聊天入口Builder 模式流式调用专属聊天框default给 ChatClient 设默认配置避免重复代码预设常用话术Options精细控制 AI 生成行为温度、token 等AI 控制面板Functions/Tools让 AI 调用外部 Java 方法查天气、算数学等插件市场SystemUser对话的核心结构人设 问题定人设 提问Advisors对话前后的拦截器RAG、审核、日志等智能助理一句话记忆用ChatClient打开聊天框default预设配置SystemUser定人设和问题Options调参数Tools装插件Advisors加智能辅助最后拿到 AI 回答。