ChatClient提供了一套流畅的API用于与AI模型交互，同时支持同步和流式两种编程模型。

流畅API包含构建Prompt组成元素的方法，这些Prompt将作为输入传递给AI模型。从API角度来看，Prompt由一系列消息组成，其中包含指导AI模型输出和行为的指令文本。

AI模型主要处理两类消息：

用户消息(User Messages) - 来自用户的直接输入
系统消息(System Messages) - 由系统生成用于引导对话

这些消息通常包含占位符，运行时将根据用户输入进行替换，从而定制AI模型对用户输入的响应。

此外还可指定Prompt选项，例如：

使用的AI模型名称
控制生成输出随机性/创造性的temperature参数设置

创建ChatClient

ChatClient通过ChatClient.Builder对象创建。可以通过以下两种方式获取构建器实例：

使用Spring Boot自动配置的ChatModel获取预构建的ChatClient.Builder
通过编程方式自行创建Builder实例

使用自动配置的ChatClient.Builder

在最简单的使用场景中，Spring AI提供了Spring Boot自动配置功能，会预先创建一个原型ChatClient.Builder bean供您注入到类中。以下是一个获取简单用户请求字符串响应的基础示例：

@RestController
class MyController {private final ChatClient chatClient;public MyController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {this.chatClient = chatClientBuilder.build();}@GetMapping("/ai")String generation(String userInput) {return this.chatClient.prompt().user(userInput).call().content();}
}

在这个简单的示例中，用户输入会设定用户消息的内容。call() 方法会向人工智能（AI）模型发送请求，而 content() 方法则将 AI 模型的响应以字符串（String）形式返回。

与多个聊天模型协作

在单个应用程序中，可能会在以下几种场景下需要与多个聊天模型协作：

为不同类型的任务使用不同的模型（例如，使用功能强大的模型处理复杂推理任务，使用速度更快、成本更低的模型处理简单任务）
在某个模型服务不可用时，实施回退机制
对不同模型或配置进行 A/B 测试
根据用户偏好为用户提供模型选择
结合专用模型（一个用于代码生成，另一个用于创意内容创作等）

默认情况下，Spring AI 会自动配置一个单一的 ChatClient.Builder bean。然而，在应用程序中，可能需要与多个聊天模型协作。以下是处理这种情况的方法：

在所有情况下，通过设置属性 spring.ai.chat.client.enabled=false 来禁用 ChatClient.Builder 的自动配置。

这样，就可以手动创建多个 ChatClient 实例了。

使用单一模型类型的多个 ChatClient 实例

本节将介绍一种常见用例，即需要创建多个 ChatClient 实例，这些实例都使用相同的底层模型类型，但配置不同。

// Create ChatClient instances programmatically
ChatModel myChatModel = ... // already autoconfigured by Spring Boot
ChatClient chatClient = ChatClient.create(myChatModel);// Or use the builder for more control
ChatClient.Builder builder = ChatClient.builder(myChatModel);
ChatClient customChatClient = builder.defaultSystemPrompt("You are a helpful assistant.").build();

为不同模型类型定义 ChatClient

当与多个 AI 模型协作时，可以为每个模型定义单独的 ChatClient bean：

import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class ChatClientConfig {@Beanpublic ChatClient openAiChatClient(OpenAiChatModel chatModel) {return ChatClient.create(chatModel);}@Beanpublic ChatClient anthropicChatClient(AnthropicChatModel chatModel) {return ChatClient.create(chatModel);}
}

然后，可以使用 @Qualifier 注解将这些 bean 注入到应用程序组件中：

@Configuration
public class ChatClientExample {@BeanCommandLineRunner cli(@Qualifier("openAiChatClient") ChatClient openAiChatClient,@Qualifier("anthropicChatClient") ChatClient anthropicChatClient) {return args -> {var scanner = new Scanner(System.in);ChatClient chat;// Model selectionSystem.out.println("\nSelect your AI model:");System.out.println("1. OpenAI");System.out.println("2. Anthropic");System.out.print("Enter your choice (1 or 2): ");String choice = scanner.nextLine().trim();if (choice.equals("1")) {chat = openAiChatClient;System.out.println("Using OpenAI model");} else {chat = anthropicChatClient;System.out.println("Using Anthropic model");}// Use the selected chat client