生成AIの回答をプログラムで扱う意義――「構造化出力」の使いどころ、Spring AIで実装する方法：Spring AIで始める生成AIプログラミング（3）

// ・・(省略)
@ShellMethod(key = "template-prompt")
public String tempalte(String message){
    // (1) テンプレート文字列を定義
    String templateText = """
        あなたは勉強をサポートするAIロボットです。以下の質問に対して丁寧な返答を手順を追って説明してください。その際にはそれぞれの手順は200文字以内で説明してください。
        {question}
        """;
    // (2) テンプレートクラスを作成
    PromptTemplate template = PromptTemplate.builder()
        .template(templateText) // (3) 定義したテンプレート文字列を設定
        .variables(Map.of("question",message))  //  (4) 変数に差し込む値を指定
        .build();
    // (5) プロンプトを作成し、実行
    Prompt prompt = template.create();
    return client.prompt(prompt).call().content();
}

// ・・(省略)
@ShellMethod(key = "output-list")
public List<String> listOutput(String message){
    //  List形式出力用のStructuredOutputConverterの継承クラス
    ListOutputConverter converter = new ListOutputConverter();
    //  (1) フォーマットを取得
    String format = converter.getFormat();
    String template = """
        質問に対して回答を5つ作成してください
        {subject}
        {format}
    """;
    PromptTemplate promptTemplate = PromptTemplate.builder()
        .template(template)
        .variables(Map.of("subject",message,"format",format))
        .build();
    Prompt prompt = promptTemplate.create();
    String response = client.prompt(prompt).call().content();
    // (3) List形式への変換
    List<String> list = converter.convert(response);
    return list;
}

Respond with only a list of comma-separated values, without any leading or trailing text
Example format: foo, bar, baz
---------------------------------------------------------------------------
先頭や末尾にテキストを付けず、カンマ区切りの値のリストのみで応答してください。
例：foo、bar、baz

// ・・(省略)
String template = """
                質問に対してもっとも典型的な答えを1つと、質問のカテゴリー名称とその回答に対するおすすめを理由を50文字以内で作成してください
                {subject}
                {format}
                """;

// (2) JSON出力時のプロパティの並び順を指定（不要であれば省略可）
@JsonPropertyOrder({"name","reason","access"})
// (1) AIの回答を変換するJavaオブジェクトの型を定義
public record Spot(String name,String reason, String access) {}
@ShellMethod(key = "output-bean")
public Spot beanOutput(String message){
    // Javaオブジェクト形式出力用のStructuredOutputConverterの継承クラス
    BeanOutputConverter<Spot> converter = new BeanOutputConverter<>(Spot.class);
    // フォーマットを取得
    String format = converter.getFormat();
    // (省略(ListOutputConverterやMapOutputConverterと全く同様))
    // Javaオブジェクトへ変換
    Spot spot = converter.convert(response);
    return spot;
}

Your response should be in JSON format.
Do not include any explanations, only provide a RFC8259 compliant JSON response following this format without deviation.
Do not include markdown code blocks in your response.
Remove the ```json markdown from the output.
Here is the JSON Schema instance your output must adhere to: 
```{
  "$schema" : "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "type" : "object",
  "properties" : {
    "name" : {
      "type" : "string"
    },
    "reason" : {
      "type" : "string"
    },
    "access" : {
      "type" : "string"
    }
  },
  "additionalProperties" : false
}```
----
レスポンスはJSON形式で記述してください。
説明は含めず、RFC8259に準拠したJSONレスポンスのみを、この形式に厳密に従って記述してください。
レスポンスにはマークダウンコードブロックを含めないでください。
出力から```json`マークダウンを削除してください。
出力が準拠する必要があるJSONスキーマインスタンスは次のとおりです。
...後略...

@ShellMethod(key = "output-bean-list")
public List<Spot> beanOutputList(String message){
    // （1）Object型のList形式にする
    BeanOutputConverter<List<Spot>> converter = new BeanOutputConverter<>(
        new ParameterizedTypeReference<List<Spot>>() {}
    );
    String format = converter.getFormat();
    // (2) テンプレート側のメッセージも合わせる
    String template = """
        質問に対してもっとも典型的な答えを3つと、質問のカテゴリー名称とその回答に対するおすすめを理由を50文字以内で作成してください
        {subject}
        {format}
        """;
    // (省略)
}

@ShellComponent
public class RecommendCommand {
    // (省略)
    public RecommendCommand(ApplicationContext context){
        // (省略)
        // (1) ChatClientを目的に応じて準備する
        botClient = ChatClient.builder(model)
                .defaultAdvisors(chatAdvisor)
                .defaultSystem("あなたはお客様の旅行を支援するアドバイザーロボットAIです。お客様に失礼のないような答えを作成してください")
                .build();
        checkClient = ChatClient.builder(model)
                .defaultSystem("あなたはお客様と旅行支援をするオペレータの会話について指導する先輩アドバイザーロボットAIです。分かりやすく簡潔にお願いします")
                .build();
    }
    record Question(String category,String description){};
    @ShellMethod(key = "recommend")
    public String recommend(String message){
        BeanOutputConverter<Question> converter = new BeanOutputConverter<>(Question.class);
        String format = converter.getFormat();
        // (2) 入力された文字列の目的をAI側に判断してもらう
        String template = """
                与えられたメッセージを以下の分類項目のいずれかで分類し、内容を要約してください。
                {subject}
                {format}
                分類項目：あいさつ、質問、要望、その他
                """;
        // (省略)
        String response = checkClient.prompt(prompt).call().content();
        Question q = converter.convert(response);
        if(q.category.equals("あいさつ")){
            // (3) あいさつの場合
            String replyTemplate = """
                お客様から以下の挨拶がありました。以下の状況を参考に最大100文字以内にて、丁寧に挨拶をかえしてください。
                天気：晴れ
                温度：連日高温が続いている
                {subject}
                """;
            // (省略)
            return botClient.prompt(reply.create()).call().content();
        }
        else if(q.category.equals("質問")){
            // (4) 質問の場合
            String replyTemplate = """
                お客様から以下の質問を受けました。質問の文脈に合わせて目的地や旅行日程が明確になるように質問してください。
                {subject}
                """;
            // (省略)
            return botClient.prompt(reply.create()).call().content();
        }
        else{
            // カテゴリ別に返事の方向性を決める
        }
        return "すいません、もう一度、表現をかえて入力していただけますか？";
    }
}