Java 和 Spring 项目接入 AI，本质上是把模型能力封装成稳定的业务服务。重点不是在 Controller 里直接调用模型，而是做好抽象、上下文、限流、日志和安全。

1. 分层建议

Controller
  -> Application Service
  -> AI Orchestration Service
  -> Model Client
  -> Provider API

AI Orchestration Service
  -> Prompt Template
  -> RAG Service
  -> Tool Service
  -> Safety Service

业务层不应直接依赖具体模型供应商。

2. 核心抽象

抽象	作用
ModelClient	统一模型调用
PromptTemplate	管理 Prompt 模板
ConversationService	管理会话和消息
RagService	负责检索和上下文拼接
ToolRegistry	管理工具描述和执行
SafetyService	做输入输出安全检查
AiLogService	记录调用日志和指标

3. 请求链路

用户请求
  -> 参数校验
  -> 权限校验
  -> 构造 Prompt
  -> 检索上下文
  -> 调用模型
  -> 解析输出
  -> 安全校验
  -> 返回结果

每一步都应可观测、可测试。

4. 流式接口

Java Web 应用常用 SSE 返回流式内容。

设计关注：

• 连接关闭时停止模型调用。
• 处理模型异常并给前端结束事件。
• 记录完整输出和 Token 用量。
• 防止长连接占满线程。

5. 配置管理

建议配置：

• 模型名称。
• API 地址。
• 超时时间。
• 最大 Token。
• temperature。
• 限流策略。
• 降级模型。
• Prompt 版本。

这些配置应支持按环境和业务场景区分。

6. 工程风险

风险	建议
供应商绑定	做 ModelClient 抽象
超时拖垮接口	设置超时和线程隔离
成本不可控	记录 Token，做限额
输出格式错	Schema 校验
敏感信息泄露	脱敏和权限过滤
难以排查	记录 Prompt 版本、模型和检索结果

7. Tips 快问快答

Q：Spring 项目接 AI 要不要引框架？

A：简单场景可以自己封装 HTTP Client；复杂场景涉及 RAG、工具调用和多模型路由时，再考虑引入 AI 框架。

Q：Prompt 应该写在代码里吗？

A：早期可以，生产建议模板化和版本化，方便评估、回滚和灰度。

Q：模型返回结果能直接入库吗？

A：要先做格式校验、安全校验和业务规则校验，不能直接信任。