Spring Boot 集成 AI 可以有多种形式，具体取决于你想要使用哪种 AI 功能（例如：大语言模型对话、图像识别、推荐系统等），以及你打算调用哪种 AI（如 OpenAI、Hugging Face、私有模型等）。

下面我给出一个通用的场景示例：Spring Boot 调用 OpenAI 的 ChatGPT 接口，返回 AI 回答给前端页面（支持 SSE 流式输出）。

✅ 示例：Spring Boot + OpenAI API + SSE 流式输出

1. 添加依赖（pom.xml）

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2. 创建 Controller，支持 SSE 输出 AI 回答

@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {

    private final WebClient webClient;

    public ChatController(WebClient.Builder builder) {
        this.webClient = builder.baseUrl("https://api.openai.com").build();
    }

    @GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> streamChat(@RequestParam String prompt) {
        return webClient.post()
                .uri("/v1/chat/completions")
                .header("Authorization", "Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY")
                .header("Content-Type", "application/json")
                .bodyValue(buildRequest(prompt))
                .retrieve()
                .bodyToFlux(String.class);
    }

    private Map<String, Object> buildRequest(String prompt) {
        Map<String, Object> req = new HashMap<>();
        req.put("model", "gpt-3.5-turbo");
        req.put("stream", true);
        req.put("messages", List.of(
                Map.of("role", "user", "content", prompt)
        ));
        return req;
    }
}

3. WebClient 配置类（可选）

@Configuration
public class WebClientConfig {

    @Bean
    public WebClient.Builder webClientBuilder() {
        return WebClient.builder();
    }
}

4. 前端 HTML 示例（用于接收 SSE 流）

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>AI 流式对话</title>
</head>
<body>
    <h2>AI 回答：</h2>
    <div id="response"></div>

    <script>
        const eventSource = new EventSource("/api/chat/stream?prompt=介绍一下Java");
        eventSource.onmessage = function(event) {
            document.getElementById("response").innerHTML += event.data;
        };
    </script>
</body>
</html>

✅ 效果：

  • 前端输入 prompt（如“介绍一下Java”）
  • 后端请求 OpenAI 接口，开启 stream=true 模式
  • 使用 Spring Boot 的 WebClient 和 Flux 将流式内容直接返回给前端
  • 前端使用 EventSource 接收逐步返回的内容，实时展示

✅ 支持的 AI 平台扩展方向：

平台说明
OpenAIGPT-4 / GPT-3.5，大语言模型、DALL·E 图像生成
Hugging Face提供多种模型，支持文本生成、翻译、语音识别等
百度千帆、讯飞星火国内大模型替代方案
本地部署使用 LLM (如 llama.cpp, Ollama, RWKV 等)