在上一篇中，我们用几行代码跑通了 Hello World。今天我们深入挖掘 Spring AI 的核心组件——ChatClient。

如果你习惯了 Spring 的 WebClient 或者 JdbcTemplate，你会发现 ChatClient 的设计非常亲切。它采用了一套优雅的流式 API (Fluent API)，让你像搭积木一样构建 AI 请求。

1. 为什么需要 ChatClient？

直接调用 AI 模型（Model）虽然可以，但 ChatClient 在此基础上这就好比你用 JDBC 还是用 Hibernate/MyBatis 的区别。ChatClient 帮你处理了：

• 请求构建（Prompt 拼装）
• 错误处理
• 结果映射（把 JSON 转成 Java 对象）
• 拦截器增强（Advisors）

2. 基础用法：构建提示词

最简单的用法我们已经见过了：

String response = chatClient.prompt()
    .user("给我讲个笑话")
    .call()
    .content();

但它的能力远不止于此。你可以像这样构建复杂的上下文：

String response = chatClient.prompt()
    .system("你是一个专业的 Java 面试官，性格严厉，只问高并发相关的问题。")
    .user("我准备好了，请出题。")
    .call()
    .content();

通过 .system() 设定人设，通过 .user() 传入用户指令，清晰明了。

3. 杀手级功能：直接返回 Java 对象 (Entity)

这是 Java 开发者最喜欢的功能！
通常 AI 返回的是一堆文本，你需要自己解析 JSON。但在 Spring AI 里，你可以直接要求它返回一个 Java Bean。

假设我们要提取电影信息：

public record Movie(String title, String director, int year) {}

直接告诉 ChatClient 你要什么：

Movie movie = chatClient.prompt()
    .user("告诉我《肖申克的救赎》的导演和年份")
    .call()
    .entity(Movie.class); // 自动转换！

或者返回一个列表：

List<Movie> movies = chatClient.prompt()
    .user("推荐三部诺兰的电影")
    .call()
    .entity(new ParameterizedTypeReference<List<Movie>>() {});

Spring AI 会自动在提示词里注入格式要求，并把返回的 JSON 自动反序列化为对象。再也不用写正则去抠字符串了！

4. 流式响应 (Streaming)

大模型的生成速度通常比较慢。为了让用户体验更好，我们通常希望像 ChatGPT 那样“打字机”式地显示结果。
只需要把 .call() 换成 .stream()：

Flux<String> stream = chatClient.prompt()
    .user("写一篇关于 Spring Boot 的 500 字作文")
    .stream()
    .content();

// 在 Controller 中直接返回 Flux，前端就能看到实时效果

5. Advisors：给 AI 挂“外挂”

ChatClient 支持 Advisors（顾问/拦截器），可以在请求前后做各种增强。

记录日志 (SimpleLoggerAdvisor)

调试的时候不知道发了什么给 AI？

chatClient.prompt()
    .advisors(new SimpleLoggerAdvisor())
    .user("...")
    .call();

带有记忆的对话 (Chat Memory)

默认情况下，AI 是记不住你刚才说了什么的。
通过添加 MessageChatMemoryAdvisor，Spring AI 会自动把历史聊天记录塞进新的请求里。

// 需要先配置 ChatMemory Bean (如 InMemoryChatMemory)
chatClient.prompt()
    .advisors(new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory))
    .user("我叫小明")
    .call();

// 下一次请求
chatClient.prompt()
    .advisors(new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory))
    .user("我叫什么？") // AI 会回答：你叫小明
    .call();

总结

ChatClient 是 Spring AI 中使用频率最高的接口。掌握了它的流式调用、对象映射和 Advisor 机制，你开发 AI 应用的效率会成倍提升。

下一篇，我们将进入更高级的话题：RAG（检索增强生成），看看如何让 AI 学会“查阅资料”。