基于SpringAI和GLM-4实现智能地址解析系统

1. 项目概述

在快递物流、电商配送等业务场景中，用户经常需要填写详细的地址信息。传统的表单填写方式往往需要用户手动拆分省市区等字段，操作繁琐且容易出错。更理想的体验是允许用户直接粘贴一段包含地址的自然语言文本，由系统自动解析出结构化的地址信息。

两年前，我们团队在开发一个快递业务系统时，就遇到了这样的需求。当时我们使用的是百度提供的收费地址解析API，虽然效果不错，但存在两个明显痛点：一是按调用次数收费，长期使用成本可观；二是对行政区域编码的识别准确率有限，经常需要人工二次核对。

随着大模型技术的普及，我们发现这个场景非常适合作为LLM（大语言模型）落地的试验田。本文将详细介绍如何基于SpringAI框架和智谱大模型，用不到200行代码实现一个高精度的"地址提取智能体"。

2. 技术架构设计

2.1 技术栈选型

经过评估，我们选择了以下技术组合：

• SpringAI 1.1.2：作为统一的AI调用框架，它提供了标准化的API来对接不同厂商的大模型，未来切换模型成本低
• 智谱GLM-4-Flash：选择它的免费版本，支持function calling功能，满足我们的核心需求
• Function Calling：让大模型具备调用外部API的能力，这是实现行政编码实时查询的关键
• SpringBoot 3.x：现代化Java框架，提供完善的依赖管理和自动配置
• JDK17+：使用Records等新特性简化数据模型定义
• 行政区划编码库：基于开源项目Administrative-divisions-of-China构建本地查询服务

2.2 系统架构

整个系统的数据流如下图所示：

1. 用户输入自然语言文本（如："礼盒20个吉林省长春市朝阳区开运街领秀朝阳小区 田甜 18692093383"）
2. 系统调用大模型进行结构化解析
3. 大模型通过function calling查询行政区域编码
4. 返回完整的结构化地址信息

这种架构的核心优势在于：

• 用户无需学习任何规则，用最自然的方式表达即可
• 通过function calling机制，将大模型的"想象力"与本地数据的"准确性"完美结合
• 完全摆脱了对第三方收费API的依赖

3. 核心实现步骤

3.1 环境配置与依赖

首先创建SpringBoot项目，添加关键依赖：

xml复制<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot