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ChatClient vs ChatModel:开发者必须知道的四大区别!

在 Spring AI/Spring AI Alibaba 框架中,ChatModel 和 ChatClient 都可以实现大模型的文本生成功能,例如聊天机器人,但二者是两种不同层级的 API 封装,分别针对不同的开发场景和需求设计。 1.功能定位与抽象层级1.1 ChatModel直接与具体的大语言模型(如通义千问、OpenAI 等)交互,提供基础的 call() 和 stream() 方法,用于同步或流式调用模型,具体使用如下。 复制它的特点是:使用简单、灵活性高。

在 Spring AI/Spring AI Alibaba 框架中,ChatModel 和 ChatClient 都可以实现大模型的文本生成功能,例如聊天机器人,但二者是两种不同层级的 API 封装,分别针对不同的开发场景和需求设计。

1.功能定位与抽象层级

1.1 ChatModel

直接与具体的大语言模型(如通义千问、OpenAI 等)交互,提供基础的 call() 和 stream() 方法,用于同步或流式调用模型,具体使用如下。

复制
ChatResponse response = chatModel.call(new Prompt(List.of(new UserMessage("你好"))));

它的特点是:使用简单、灵活性高。但需要开发者手动处理提示词组装、响应解析、参数配置等细节,适合处理简单的大模型交互场景。

1.2 ChatClient

基于 ChatModel 构建,功能强大、开发效率高,通过流式 API(Fluent API)隐藏底层复杂性,提供链式调用的便捷接口,具体使用如下。

复制
String response = chatClient.prompt().user("你好").call().content();

它的特点是:支持同步和流式交互,并集成提示词管理、响应格式化、聊天记忆(ChatMemory)、RAG、Function Call 等功能,适合处理复杂的大模型交互。

2.核心能力对比

维度

ChatModel

ChatClient

交互方式

直接调用模型,需手动处理请求/响应

链式调用,自动封装提示词和解析响应

功能扩展

强,内置 Advisor 机制(如对话历史管理、RAG)

结构化输出

需手动解析响应文本

支持自动映射为 Java 对象(如 entity(Recipe.class))

适用场景

实现简单功能和场景

快速开发复杂功能的场景,如企业级智能客服、连接外部工具等

小结

  • ChatClient:若追求开发效率、需要内置高级功能(如记忆、RAG)或标准化交互使用 ChatClient。
  • ChatModel:若实现简单的大模型对接场景使用 ChatModel。

两者并非互斥,实际项目中可混合使用,例如用 ChatModel 处理常规请求,而通过注入 ChatClient 实现复杂场景。

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