未完待续
模态和多模态的概念等前置知识，已经在以下文章中提到
Spring AI对于多模态也做了支持，本文介绍Spring AI对接多模态模型的用法。
很多多模态大模型产品也都支持OpenAI的协议，因此还是使用spring-ai-starter-model-openai
pom.xml
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>3.5.7</version>
</parent>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
<version>1.1.2</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
</dependency>
<!-- Lombok -->
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<configuration>
<source>21</source>
<target>21</target>
<encoding>UTF-8</encoding>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>application.yml
spring:
ai:
openai:
base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
api-key: ${QWKEY}
chat:
options:
model: qwen3-vl-plus
logging:
level:
org.springframework.ai: debug配置类不变，使用OpenAI协议的模型
package org.example;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class SpringAiConfig {
@Bean
public ChatClient chatClient(OpenAiChatModel model, ChatMemory chatMemory) {
return ChatClient.builder(model)
.defaultAdvisors(
SimpleLoggerAdvisor.builder().build(),
MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build()
)
.build();
}
}新建测试类，测试多模态模型。user提示词中使用.user(e -> e.text("图片中的统计数据是谁发布的，大学学历网民占比是多少。").media(media))传递图片内容
package org.example.test;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.example.Main;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.content.Media;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.http.MediaType;
@SpringBootTest(classes = Main.class)
@Slf4j
public class UnitTest {
@Resource
private ChatClient chatClient;
@Value("classpath:image.png")
private org.springframework.core.io.Resource resource;
@Test
public void test() {
Media media = new Media(MediaType.valueOf("image/png"), resource);
String content = chatClient.prompt()
.user(e -> e.text("图片中的统计数据是谁发布的，大学学历网民占比是多少。")
.media(media))
.advisors(advisor -> advisor.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, 1))
.call()
.content();
log.info("************** {}", content);
}
}
然后得到大模型分析结果
2026-01-13T09:11:37.737+08:00 DEBUG 8620 --- [ main] o.s.a.c.c.advisor.SimpleLoggerAdvisor : request: ChatClientRequest[prompt=Prompt{messages=[UserMessage{content='图片中的统计数据是谁发布的，大学学历网民占比是多少。', metadata={messageType=USER}, messageType=USER}], modelOptions=OpenAiChatOptions: {"streamUsage":false,"model":"qwen3-vl-plus","temperature":0.7}}, context={chat_memory_conversation_id=1}]
2026-01-13T09:11:44.273+08:00 DEBUG 8620 --- [ main] o.s.a.c.c.advisor.SimpleLoggerAdvisor : response: {
"result" : {
"metadata" : {
"finishReason" : "STOP",
"contentFilters" : [ ],
"empty" : true
},
"output" : {
"messageType" : "ASSISTANT",
"metadata" : {
"role" : "ASSISTANT",
"messageType" : "ASSISTANT",
"refusal" : "",
"finishReason" : "STOP",
"annotations" : [ { } ],
"index" : 0,
"id" : "chatcmpl-47c0652b-2526-9dd5-8d56-b3067f837901"
},
"toolCalls" : [ ],
"media" : [ ],
"text" : "根据图片信息：\n\n1. **统计数据发布方**： \n 该数据由 **CNNIC（中国互联网络信息中心）** 发布，来源于其《中国互联网络发展状况统计调查》。\n\n2. **大学本科及以上学历网民占比**： \n - 在 **2016年12月** 的数据中，占比为 **11.5%**。 \n - 在 **2017年6月** 的数据中，占比为 **11.6%**。\n\n因此，截至2017年6月，**大学本科及以上学历的网民占比为 11.6%**。\n\n✅ 总结：\n- 发布机构：**CNNIC**\n- 大学本科及以上学历网民占比（2017.6）：**11.6%**"
}
},
"metadata" : {
"id" : "chatcmpl-47c0652b-2526-9dd5-8d56-b3067f837901",
"model" : "qwen3-vl-plus",
"rateLimit" : {
"requestsLimit" : null,
"requestsRemaining" : null,
"requestsReset" : null,
"tokensLimit" : null,
"tokensRemaining" : null,
"tokensReset" : null
},
"usage" : {
"promptTokens" : 457,
"completionTokens" : 178,
"totalTokens" : 635,
"nativeUsage" : {
"completion_tokens" : 178,
"prompt_tokens" : 457,
"total_tokens" : 635,
"prompt_tokens_details" : { },
"completion_tokens_details" : { }
}
},
"promptMetadata" : [ ],
"empty" : false
},
"results" : [ {
"metadata" : {
"finishReason" : "STOP",
"contentFilters" : [ ],
"empty" : true
},
"output" : {
"messageType" : "ASSISTANT",
"metadata" : {
"role" : "ASSISTANT",
"messageType" : "ASSISTANT",
"refusal" : "",
"finishReason" : "STOP",
"annotations" : [ { } ],
"index" : 0,
"id" : "chatcmpl-47c0652b-2526-9dd5-8d56-b3067f837901"
},
"toolCalls" : [ ],
"media" : [ ],
"text" : "根据图片信息：\n\n1. **统计数据发布方**： \n 该数据由 **CNNIC（中国互联网络信息中心）** 发布，来源于其《中国互联网络发展状况统计调查》。\n\n2. **大学本科及以上学历网民占比**： \n - 在 **2016年12月** 的数据中，占比为 **11.5%**。 \n - 在 **2017年6月** 的数据中，占比为 **11.6%**。\n\n因此，截至2017年6月，**大学本科及以上学历的网民占比为 11.6%**。\n\n✅ 总结：\n- 发布机构：**CNNIC**\n- 大学本科及以上学历网民占比（2017.6）：**11.6%**"
}
} ]
}
2026-01-13T09:11:44.273+08:00 INFO 8620 --- [ main] org.example.test.UnitTest : ************** 根据图片信息：
1. **统计数据发布方**：
该数据由 **CNNIC（中国互联网络信息中心）** 发布，来源于其《中国互联网络发展状况统计调查》。
2. **大学本科及以上学历网民占比**：
- 在 **2016年12月** 的数据中，占比为 **11.5%**。
- 在 **2017年6月** 的数据中，占比为 **11.6%**。
因此，截至2017年6月，**大学本科及以上学历的网民占比为 11.6%**。
✅ 总结：
- 发布机构：**CNNIC**
- 大学本科及以上学历网民占比（2017.6）：**11.6%**此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。