轻松入门SpringAI-SpringAI Alibaba实战

轻松入门 Spring AI 调用阿里通义千问（Alibaba Tongyi Qianwen）实战
（2026年1月 · 两种主流方式对比 + 最实用代码模板）

目前（2026年初）接入阿里通义千问主要有两种主流路径，推荐顺序如下：

方式一：OpenAI兼容模式（99%场景首选，超级简单）

通义千问从2024年起就提供了非常完善的 OpenAI 兼容接口，所以直接用spring-ai-openai-spring-boot-starter就能无缝接入。

1. 依赖（只需这个）

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></dependency>

2. application.yml 最简配置（2026主流模型推荐）

spring:ai:openai:base-url:https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1# 国内推荐# base-url: https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 # 国际/海外用这个api-key:sk-你的阿里云DashScope API Key# 从阿里云控制台获取chat:options:# 2026年初最常用组合（性价比/能力排序）model:qwen-max-latest# 最强旗舰（推荐）# model: qwen-plus-latest # 性价比之王# model: qwen-turbo-latest # 最快最便宜# model: qwen-vl-max-latest # 多模态（图文理解）- 需支持vision的chat clienttemperature:0.7max-tokens:8192

3. 通用代码模板（几乎和OpenAI/DeepSeek一模一样）

@RestController@RequestMapping("/ali")@RequiredArgsConstructorpublicclassAliQwenController{privatefinalChatClientchatClient;// 1. 普通聊天@GetMapping("/chat")publicStringchat(@RequestParamStringmsg){returnchatClient.prompt().user(msg).call().content();}// 2. 流式输出（前端打字机效果）@GetMapping(value="/stream",produces=MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)publicFlux<String>stream(@RequestParamStringmsg){returnchatClient.prompt().user(msg).stream().content();}// 3. 带记忆 + 系统角色（最实用写法）privatefinalChatMemorymemory=newMessageWindowChatMemory(12);@GetMapping("/memory")publicStringmemoryChat(@RequestParamStringsessionId,@RequestParamStringmessage){returnchatClient.prompt().system(""" 你是一位非常专业、幽默、喜欢用生活比喻解释复杂问题的「资深解决方案架构师」 用中文回答，结构清晰，尽量使用 markdown 格式 """).user(message).advisors(MessageChatMemoryAdvisor.builder().chatMemory(memory).sessionId(sessionId).build()).call().content();}}

方式二：使用 Spring AI Alibaba 官方（适合深度集成阿里生态）

如果需要**多模态、Agent、Graph工作流、可观测性（ARMS）**等阿里专属增强功能，建议用官方spring-ai-alibaba系列starter。

依赖示例（选择你需要的模块）

<!-- 核心 dashscope 支持 --><dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId><version>1.0.x 或最新GA</version><!-- 2025下半年起1.0 GA 很稳定 --></dependency><!-- 如果要做Agent/Graph工作流 --><dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter-graph</artifactId></dependency>

配置示例（部分差异）

spring:cloud:ai:dashscope:api-key:sk-你的keychat:model:qwen-max-latest

代码层面与上面类似，但会多出一些阿里专属的ChatModel、Graph等高级抽象。

2026年通义千问主流模型速查（性价比推荐）

一句话总结当前最舒服的入门组合：

Spring Boot 3.3+ / Spring AI 1.0+ + spring-ai-openai-starter + 通义千问 OpenAI兼容接口 + qwen-max-latest / qwen-plus-latest + ChatClient流式 + Memory + 系统提示

这样写出来的代码跟接入DeepSeek、硅基流动几乎一模一样，切换成本极低。

需要我帮你扩展某个具体场景吗？
例如：

• 通义千问多模态（图片理解）
• 函数调用（Tool Calling）
• 简单Agent/Graph工作流
• RAG + 阿里向量引擎

直接告诉我你的下一步想玩的方向～ 😄