模型总览

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2026-09-15

📌 原文地址：https://docs.spring.io/java-ai/reference/api/index.html 📌 原文版本：Java AI 2.0.1

简介（Introduction）

Java AI API 覆盖了非常多的功能范围。每一个主要特性都在各自的专门章节里有详细说明。为了让大家先有个整体印象，下面列出可用的关键功能：

一套可移植的 Model API（模型接口），横跨各家 AI provider（服务提供方），支持 Chat（对话）、Text to Image（文生图）、Audio Transcription（音频转写）、Text to Speech（文本转语音）以及 Embedding（嵌入）这几类模型。既提供同步（synchronous）调用方式，也提供流式（stream）调用方式。同时，也支持"下沉"到底层，去访问某个模型特有的能力。

支持来自 OpenAI、Microsoft、Amazon、Google、Amazon Bedrock 等众多厂商的 AI 模型。

白话解读

"可移植"是指：写一套代码，换 provider 时不用大改。Java AI 在中间做了一层抽象，把各家模型 API 的差异抹平。真要调用某个厂商独有的高级特性时，也可以突破抽象层直接访问。

Vector Store API（向量存储 API）

一套可移植的 Vector Store API（向量存储接口），横跨多家 provider；还提供了一个很新颖的、同样可移植的、类 SQL 的 metadata filter API（元数据过滤 API）。目前已支持非常多的向量数据库。

Tool Calling API（工具调用 API）

Java AI 让 AI 模型调用你自己的服务变得很简单——只要把方法标注成 @Tool，或者写成 POJO（普通 Java 对象）形式的 java.util.Function 对象即可。

更多细节请查阅 Java AI Tool Calling 文档。

ChatClient API（聊天客户端 API）

ChatClient API 提供了一套 fluent API（流式链式 API），用来和 AI 模型对话。它的写法很符合 Spring 开发者的习惯，用起来跟 WebClient 或 RestClient 非常相似。

Advisors API（顾问 API）

Advisors API 把生成式 AI（Generative AI）里反复出现的套路封装起来，负责在数据发往 LLM（Large Language Model，大语言模型）和从 LLM 返回的过程中做转换，并且在不同模型与不同场景（比如 memory 记忆、tool-calling 工具调用、RAG 检索增强生成）之间提供可移植性。