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从 Semantic Kernel 到 Spring AI：企业级 AI 应用迁移实践指南 【AI 结合代码生成】
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原文中文，约6700字，阅读约需16分钟。
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内容提要
本文探讨了从Microsoft Semantic Kernel迁移到Spring AI的实践，分析了技术选型对企业级AI应用成功的影响。迁移不仅涉及技术栈的切换，还提升了架构思维，增强了性能、扩展性和维护效率。项目涵盖智能对话和动态模型调用等核心场景，面临多模型管理和插件化架构的挑战。通过设计灵活的动态模型服务和智能工具系统，成功实现了迁移。
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关键要点
- 框架选择和迁移策略直接影响企业级AI项目的成功。
- 技术栈的选择需要平衡开发效率、维护成本、团队技能和生态兼容性。
- 迁移到Spring AI是由于业务复杂度增加和团队Java技术栈的优势。
- 项目涵盖智能对话、动态模型调用、Text2SQL查询和直接API调用等核心场景。
- 面临多模型管理、插件化架构、向量检索和配置驱动等技术挑战。
- 动态模型服务是迁移中的关键组件，支持多模型和降级策略。
- 规划服务负责解析用户意图并调度相应的工具，支持多轮对话。
- 工具系统实现了智能的工具发现机制，支持注解驱动和延迟初始化。
- 选择Handlebars作为模板引擎，支持条件判断和自定义函数。
- Text2SQL功能基于Vanna架构，包含相似问题检索和SQL提取。
- 设计了多层次的配置体系，支持动态配置管理和热重载。
- 迁移过程中面临插件系统重构、异步处理复杂性和向量数据库集成等挑战。
- 实现了多层次的缓存机制和智能的连接池管理以优化性能。
- 未来计划扩展多模态支持和更智能的规划机制。
- 迁移不仅是技术栈的切换，更是架构思维的升级，带来了更好的性能和扩展性。
- 建议团队在迁移时充分评估成本和收益，采用渐进式迁移策略，保持API兼容性。
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