从已有 Spring Boot 应用接入 Spring AI，真正麻烦的不是“能不能调用大模型”，而是把原来散落在 Controller、Service 或 HTTP 客户端里的 AI 调用，迁移到一套新的依赖、配置和模型交互抽象上。当前资料来自对 Spring AI 的搜索摘要，能确认的层面很有限：资料中多次提到 Spring AI 是面向 Java 的 AI 开发框架，支持多种生成式 AI 模型，包含模型交互、提示处理等能力；教程类结果提到通过 POM.xml 和 application.properties 整合 OpenAI API，并创建 Controller 测试；也有结果提到 Spring AI Alibaba 接入阿里云百炼并构建聊天 API。具体依赖坐标、配置键、版本矩阵没有在资料中展开，因此下面按迁移核对项来写，避免把不存在的配置写成事实。
先确定迁移边界：替换的是哪一层调用
迁移前先把现有 AI 调用点盘清楚。需要确认：业务代码是否直接依赖某家模型的 SDK 或 HTTP 接口；提示词是在 Controller、Service 还是配置文件中组装；返回结果是普通对象、流式事件还是异步结果；异常、重试、超时和日志脱敏分别在哪里处理。资料摘要中 Spring AI 被描述为提供统一模型交互接口和提示处理，但这不意味着所有 Provider 行为一致。工程上更稳的做法是先把调用点收口到一个自定义接口，让 Controller 继续依赖原有 DTO 和业务契约，再在接口后面接旧实现或新实现。资料中的“创建简单 Controller 进行测试”可以作为最小验证入口，但不要一上来就替换生产入口。
依赖与配置整合要核对什么
资料摘要明确出现 POM.xml 和 application.properties，说明迁移至少涉及构建依赖与属性配置。但资料没有给出依赖坐标、starter 名称和属性键，因此不能照抄。需要核对的点包括：Spring Boot 版本线与 Spring AI 的兼容关系；使用 dependencyManagement 或 BOM 时能否锁定版本；是否引入 OpenAI 整合或 Spring AI Alibaba 等扩展；API Key 是否从环境变量、配置中心或密钥管理服务注入，而不是提交到仓库；模型标识、超时、重试、日志级别是否按环境隔离；application.properties 或 application.yml 中的配置前缀是否与官方文档一致。如果使用 Spring AI Alibaba 接入阿里云百炼，资料只提到存在这类工具和构建聊天 API 的步骤，实际鉴权方式、地域、模型名和依赖仍需以官方为准。对已有 Spring Boot 应用，优先把 AI 配置独立成 profile，避免本地开发配置污染生产。
统一模型交互与提示处理：Provider 差异必须实测
资料摘要中提到 Spring AI 支持多种生成式 AI 模型，并列出模型、提示、提示模板、嵌入、令牌、工具调用、检索增强生成、评估响应等概念；还提到与 LangChain4j 的对比。这里的关键不是“有统一接口”，而是哪些行为被统一、哪些没有被统一。需要做 Provider 差异验证矩阵：消息角色如何组织；提示模板的变量替换、默认值和多轮消息拼接是否一致；流式输出的首包、结束信号和错误中断如何表现；工具调用的参数结构、并行调用和错误回传是否一致；嵌入维度、批量大小和空输入行为是否需要特殊处理；Token 统计口径、截断策略和计费含义是否相同；多模态能力当前资料没有覆盖，不要按经验推断；限流、超时、内容过滤对应的异常类型和重试边界也需要逐项确认。
工程判断：如果现有应用已经绑定某一家 Provider 的提示格式，迁移到统一抽象时最先暴露的往往不是 SDK 调用失败，而是提示模板语义变化、流式协议不匹配和异常映射缺失。资料中提到的提示填充、工具调用、检索增强生成和评估响应，更适合作为迁移后第二阶段的验证项，而不是第一阶段同时引入。
平滑替换原有 AI 调用代码
资料中的教程结果提到用 Controller 测试、构建聊天 API。迁移时可以把这个最小聊天 API 当作旁路验证，而不是直接替换生产入口。一种可行做法是：保持原 Controller 和 DTO 不变，内部新增适配器，把旧实现和新实现放在同一接口后；对同一批输入做双跑，比较响应结构、流式事件、错误码和耗时分布；先灰度非关键场景，再迁移核心链路；保留旧实现回滚开关，直到配置、监控和告警稳定；把 API Key、模型名、提示模板和 Provider 选择外置，避免硬编码在 Java 代码里。资料中提到的工具调用、RAG、评估响应等能力，不应在迁移第一阶段全部引入。对多数 Spring Boot 应用，第一阶段只需保证聊天或文本调用等价，再评估嵌入、向量检索和工具调用。
局限与需要官方核验的内容
当前资料只是搜索结果摘要，不能据此确认依赖坐标、配置键、Spring AI 与 Spring Boot 的版本兼容表、各 Provider 支持范围、生产特性状态和计费方式。资料中虽然提到当前局限与未来功能，但没有展开，不能写成具体结论。同样，LangChain4j 对比只出现“进行了对比”这一信息，不能据此生成参数级对比表。需要回到官方文档核验：目标 Spring Boot 版本对应的 Spring AI 版本；OpenAI 整合的依赖和属性键；Spring AI Alibaba 与阿里云百炼接入的官方步骤；多 Provider 下统一接口的实际覆盖范围；流式、工具调用、嵌入、RAG 的官方支持边界。如果核验结果与现有应用架构冲突，优先调整适配层，不要为了迁移而重写业务 Controller。
一份可执行的迁移清单
- 盘点现有 AI 调用点、输入输出 DTO、流式协议和异常处理。
- 抽象自定义模型调用接口，保留旧实现作为回滚路径。
- 在独立分支核对 Spring AI 依赖、BOM、配置前缀和密钥注入方式。
- 用最小 Controller 或测试端点验证单 Provider 聊天调用。
- 建立 Provider 差异矩阵，重点测提示模板、流式、工具调用和异常。
- 双跑对比新旧实现，确认响应结构、错误码和监控指标。
- 灰度迁移非关键场景，再替换核心链路。
- 在官方文档确认版本兼容和扩展支持后，再引入嵌入、RAG 或工具调用。
迁移到 Spring AI 的价值在于把模型调用纳入 Spring 的配置、依赖和组件管理，但资料粒度决定了当前能写的只是核对框架，不是一份可复制配置。先把边界和验证方法定下来，比先抄一段 POM 更稳。