Spring AI 代码分析（二）--Model 领域

Spring AI Model 领域划分分析

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1. 工程结构概览

spring-ai-model 是 Spring AI 的核心抽象模块，它定义了所有 AI 模型能力的统一接口。从 DDD（领域驱动设计）的角度来看，这个模块清晰地划分了不同的领域边界。

1. spring-ai-model/
2. ├── model/                    # 核心模型抽象层
3. │   ├── Model.java           # 通用模型接口
4. │   ├── ModelRequest.java    # 模型请求抽象
5. │   ├── ModelResponse.java   # 模型响应抽象
6. │   └── tool/                # 工具调用管理（与模型隔离）
7. │
8. ├── chat/                    # 对话领域
9. │   ├── model/               # ChatModel 接口
10. │   ├── messages/            # 消息类型（UserMessage、AssistantMessage 等）
11. │   ├── prompt/              # Prompt 构建
12. │   └── memory/              # 对话记忆
13. │
14. ├── embedding/               # 嵌入领域
15. │   ├── EmbeddingModel.java
16. │   └── DocumentEmbeddingModel.java
17. │
18. ├── image/                   # 图像生成领域
19. │   └── ImageModel.java
20. │
21. ├── audio/                   # 音频处理领域
22. │   ├── transcription/       # 语音转文字
23. │   └── tts/                 # 文字转语音
24. │
25. ├── tool/                    # 工具调用领域（独立于模型）
26. │   ├── ToolCallback.java
27. │   ├── ToolDefinition.java
28. │   └── annotation/
29. │
30. └── converter/               # 输出转换领域
31.     └── StructuredOutputConverter.java

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2. DDD 领域划分

从领域驱动设计的角度看，spring-ai-model 模块清晰地划分了以下几个领域：
2.1 核心模型领域（Model Domain）

这是最基础的领域，定义了所有 AI 模型的通用抽象。Model 接口使用泛型，让不同类型的模型（Chat、Embedding、Image 等）都能统一在这个抽象下。
2.2 对话领域（Chat Domain）

对话领域包含了完整的对话能力：

• ChatModel：对话模型接口
  
• Message：消息抽象（UserMessage、AssistantMessage、SystemMessage 等）
  
• Prompt：提示词构建，包含消息列表和选项
  
• ChatMemory：对话记忆管理
  

2.3 嵌入领域（Embedding Domain）

专门处理文本向量化：

• EmbeddingModel：嵌入模型接口
  
• DocumentEmbeddingModel：文档级别的嵌入
  
• 支持批量处理和批处理策略
  

2.4 图像领域（Image Domain）

图像生成能力：

• ImageModel：图像生成模型接口
  
• 支持文本到图像的转换
  

2.5 音频领域（Audio Domain）

音频处理分为两个子领域：

• TranscriptionModel：语音转文字
  
• TextToSpeechModel：文字转语音
  

2.6 工具调用领域（Tool Domain）

工具调用是一个独立的领域，与模型领域完全隔离。这体现了 Spring AI 的设计智慧：模型负责推理，工具负责执行。
3. 领域模型关系图

4. 关键代码实现分析

4.1 Chat 领域实现

Chat 领域的核心是 ChatModel 接口，它继承了通用的 Model 接口：

1. public interface ChatModel extends Model<Prompt, ChatResponse>, StreamingChatModel {
2.     ChatResponse call(Prompt prompt);
3.     default Flux<ChatResponse> stream(Prompt prompt) { ... }
4. }

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Prompt 是对话领域的核心值对象，它封装了消息列表和选项：

1. public class Prompt implements ModelRequest<List<Message>> {
2.     private final List<Message> messages;
3.     private ChatOptions chatOptions;
4.    
5.     // 支持消息增强，比如 RAG 场景下注入上下文
6.     public Prompt augmentSystemMessage(String newSystemText) { ... }
7.     public Prompt augmentUserMessage(String newUserText) { ... }
8. }

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4.2 Embedding 领域实现

Embedding 模型的设计很巧妙，支持单文本、批量文本和文档级别的嵌入：

1. public interface EmbeddingModel extends Model<EmbeddingRequest, EmbeddingResponse> {
2.     // 单文本嵌入
3.     default float[] embed(String text) { ... }
4.    
5.     // 批量嵌入
6.     default List<float[]> embed(List<String> texts) { ... }
7.    
8.     // 文档嵌入（支持批处理策略）
9.     default List<float[]> embed(List<Document> documents,
10.                                 EmbeddingOptions options,
11.                                 BatchingStrategy strategy) { ... }
12. }

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4.3 Audio 领域实现

音频领域分为转录和语音合成两个独立的模型：

1. // 语音转文字
2. public interface TranscriptionModel extends Model {
3.     default String transcribe(Resource resource) { ... }
4. }
6. // 文字转语音
7. public interface TextToSpeechModel extends Model<TextToSpeechPrompt, TextToSpeechResponse> {
8.     // 生成语音资源
9. }

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4.4 Image 领域实现

图像生成模型接口非常简洁：

1. @FunctionalInterface
2. public interface ImageModel extends Model<ImagePrompt, ImageResponse> {
3.     ImageResponse call(ImagePrompt request);
4. }

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5. Model 和 Tool 的隔离机制

这是 Spring AI 设计的一个亮点：模型和工具完全隔离。这种设计有几个好处：
5.1 职责分离

• Model：负责与 AI 模型交互，处理推理请求
  
• Tool：负责执行具体的业务逻辑（比如调用 API、查询数据库）
  

5.2 通过 ToolCallingManager 协调

ToolCallingManager 是模型和工具之间的桥梁：

1. public interface ToolCallingManager {
2.     // 从模型的工具调用选项中解析工具定义
3.     List<ToolDefinition> resolveToolDefinitions(ToolCallingChatOptions chatOptions);
4.    
5.     // 执行模型请求的工具调用
6.     ToolExecutionResult executeToolCalls(Prompt prompt, ChatResponse chatResponse);
7. }

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5.3 工具注册机制

工具通过 ToolCallback 接口定义，可以来自：

• @Tool 注解的方法
  
• 手动注册的 ToolCallback 实例
  
• 函数式接口
  

这种设计让模型不知道工具的具体实现，工具也不知道模型的具体类型，实现了完美的解耦。
6. 入口类与关键类关系

7. 外部依赖

spring-ai-model 模块的依赖非常精简：

• Spring Framework：基础框架支持
  
• Reactor Core：响应式流式处理支持
  
• Jackson：JSON 处理（用于工具调用的 Schema 生成）
  
• 无其他 Spring AI 模块依赖：保持核心抽象的纯净性
  

8. 工程总结

spring-ai-model 模块的设计有几个值得学习的地方：
领域划分清晰。Chat、Embedding、Image、Audio 各自独立，互不干扰。每个领域都有自己的请求/响应类型，避免了类型混乱。这样设计的好处是，想加新功能时不会影响现有代码。
抽象层次合理。Model 作为最基础的抽象，所有具体模型都继承它。这样既保证了统一性，又保持了灵活性。新模型只需要实现接口，就能无缝集成。
工具与模型完全隔离。这是 Spring AI 设计的一个亮点。模型只负责推理，工具负责执行，通过 ToolCallingManager 协调。这种设计让系统既灵活又易于扩展，想加新工具？实现 ToolCallback 接口就行。
支持流式处理。通过 StreamingModel 接口，所有模型都可以支持流式响应，这对于大模型的实时交互非常重要。用户不需要等完整响应，可以边生成边显示。
总的来说，spring-ai-model 模块是一个设计得不错、职责清晰的核心抽象层。它为整个 Spring AI 框架提供了坚实的基础，让上层的实现可以专注于具体的业务逻辑，而不需要关心底层的抽象细节。

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很好很强大  我过来先占个楼 待编辑