Spring AI 1.1.3 正式发布，19 个新特性太顶了！

陆拾一 發表於 2026-3-26 14:29:00

Spring AI 1.1.3 正式发布，19 个新特性太顶了！

大家好，我是R哥。
Spring AI 1.1.3 正式发布了。。
<img src="https://www.javastack.cn/images/img1/20260324161122206.png">
除了 Spring AI 1.1.3，2.0.0 也来到了 M3 版本了，相信再过一阵子就要正式 GA 了，1.0.4 也发布了，大家可以根据自己的需要选择合适的版本。
说说主线版本 Spring AI 1.1.3 吧，这次一共带来了：
<ul>
<li><code>19</code> 个新特性；</li>
<li><code>31</code> 个 bug 修复；</li>
<li><code>23</code> 个文档改进；</li>
<li><code>25</code> 个其他改进；</li>
</ul>
Spring AI 1.1.3将 Spring Boot 依赖升级至 Spring Boot 3.5.11 版本，包含了 Spring Boot 生态系统中的最新错误修复和改进。
另外，官方还把所有已弃用的 Anthropic 模型名都替换成了当前可用的模型标识符，这样能继续兼容 Anthropic API。
这次废话不多说，先直接看 19 个新特性。
<h2 id="19-个新特性解读">19 个新特性解读</h2>
Spring AI 1.1.3 这次的 19 个新特性，我来为大家总结一下：
1、Neo4j Vector Store 可自定义过滤表达式转换器，现在 Neo4j 向量存储支持通过 builder 模式，自定义过滤表达式转换器，查询过滤更灵活。
2、OpenAiSdkChatModel 引入 builder 模式构建，配置起来更灵活，也更清晰。
3、OpenAiEmbeddingModel 支持自定义维度配置，现在可以通过 <code>embedding/embedding-model-dimensions.properties</code> 配置文件，为 <code>OpenAiEmbeddingModel</code> 自定义 Embedding 维度。
4、ToolCallAdvisor 支持流式响应，函数调用场景下的实时交互体验更好了。
5、SimpleVectorStore 支持按过滤条件删除，向量数据管理更细粒度了。
6、新增了对 Anthropic Claude Skills API 的支持，还提供了统一的 API 设计和帮助类。
7、Ollama Embedding 模型现在支持 <code>dimensions</code> 参数，可以控制向量大小。
8、结构化输出和函数调用加强了，现在都支持自定义 JSON Schema 生成。
9、Mistral AI 支持结构化输出了，可自动转换成类型安全的结果。
10、Prompt 新增系统消息便捷方法，现在从 <code>Prompt</code> 对象里获取系统消息，更方便了。
11、新增 <code>Mcp*ServerCustomizer</code> 接口，同时修复了 MCP 自动配置在非 Web 环境下的问题。
12、OllamaChatOptions 现在实现了 StructuredOutputChatOptions，支持结构化 JSON 输出。
13、Ollama 聊天交互，新增了简单 JSON 格式选项。
14、增强了 Microsoft Foundry 集成的模型提供方检测逻辑。
15、聊天记忆顾问现在支持 <code>ToolResponseMessage</code>，工具返回结果能更好进入对话历史。
16、现在可以在运行时动态增强工具 Schema，工具配置和定制更加灵活了。
17、ToolCallAdvisor 新增 conversationHistoryEnabled 选项，可以控制工具调用时是否带上对话历史。
18、Azure Vector Store 现在支持配置字段名，可以兼容已有的 Azure AI Search 索引字段，而不是固定写死 <code>content</code>、<code>embedding</code>、<code>metadata</code>。
19、TokenTextSplitter 支持自定义标点符号，使各种语言和使用场景下的文本分割更加灵活了。
<h2 id="总结">总结</h2>
Spring AI <code>1.1.3</code> 这次虽然是个小版本，但更新一点都不少。
因为这次更新虽然版本号不大，但改的地方都很实在，重点全在 结构化输出、工具调用、向量检索、多模型接入 这些真正会用到的地方，尤其是结构化输出、工具调用、向量检索这几块，明显又往前推进了一步。
尤其是下面这几类同学，建议重点看看：
<ul>
<li>做 Chat + Tool Calling 的，重点看 <code>ToolCallAdvisor</code> 的流式响应、历史开关、动态 Tool Schema；</li>
<li>做 RAG 的，重点看 Neo4j、Azure Vector Store、SimpleVectorStore、TokenTextSplitter；</li>
<li>做 多模型统一接入 的，重点看 OpenAI、Mistral、Ollama、Anthropic Skills 这些增强。</li>
</ul>
另外，如果你项目里还在用旧的 Anthropic 模型名，记得顺手检查一下。
<h2 id="spring-ai-的重要性">Spring AI 的重要性</h2>
不管你是 AI 初学者，还是有经验的开发者，Spring AI 现在都已经是 Java 接大模型很重要的一套方案了。
不是我吹，2026 年的今天，如果你还没有接触过 Spring AI，还没有在项目中使用过 Spring AI 落地，那你可能就真的落伍了。
现在不管中大厂，还是小包、外包，都或多或少在搞 Spring AI 项目落地，不学 Spring AI，面试就没什么竞争力了，给大家看几篇帖子：
<ul>
<li>给大家看几个触目惊心的招聘 JD…</li>
<li>太离谱了，简历写了 AI 项目薪资直接涨了 80%！！</li>
</ul>
看完你就知道 Spring AI 对 Java 程序员的重要性了，会不会用 Spring AI 了，直接关系到你能不能找到好工作了，能不能拿高薪了。
所以，赶紧学起来吧，Spring AI 现在已经是 Java 程序员接大模型的标配了，就像之前的 Spring Boot、Spring Cloud 一样，不学 Spring AI 就真的落伍了。
最后，认真推荐下我的《Spring AI 开发实战课》，学完把它落地到真实项目里，出去面试的时候就有竞争力了，很多面试官都不一定会，你能落地应用，能说上来，可以和其他同学直接拉开差距了。
Spring AI 让 Java 再次伟大！！
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来源：https://www.cnblogs.com/javastack/p/19776205

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