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Spring AI教程(三):如何使用Spring AI进行实际项目开发

14 人参与  2024年10月11日 12:40  分类 : 《资源分享》  评论

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Spring AI教程(三):如何使用Spring AI进行实际项目开发

在前两篇文章中,我们介绍了Spring AI的基本概念和核心功能。这篇文章将重点介绍如何在实际项目中使用Spring AI,并提供详细的代码示例,帮助你快速上手。

准备工作

在开始之前,请确保你已经设置好了Spring Boot项目,并添加了Spring AI相关的依赖。你可以在pom.xml文件中添加以下依赖:

<dependency>    <groupId>com.example</groupId>    <artifactId>spring-ai</artifactId>    <version>1.0.0</version></dependency>

配置Spring AI

首先,我们需要配置Spring AI,以便连接到我们选择的AI模型提供商和向量数据库。在application.properties文件中添加以下配置:

spring.ai.provider=openaispring.ai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEYspring.ai.vector-database.provider=redisspring.ai.vector-database.url=redis://localhost:6379

创建AI服务

接下来,我们将创建一个服务类,用于与AI模型进行交互。以下是一个简单的聊天服务示例:

import org.springframework.stereotype.Service;import com.example.springai.OpenAiChatService;@Servicepublic class ChatService {    private final OpenAiChatService openAiChatService;    public ChatService(OpenAiChatService openAiChatService) {        this.openAiChatService = openAiChatService;    }    public String chat(String prompt) {        return openAiChatService.chat(prompt);    }}

创建控制器

我们还需要创建一个控制器,用于处理HTTP请求并调用我们的服务。以下是一个简单的控制器示例:

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestControllerpublic class ChatController {    private final ChatService chatService;    public ChatController(ChatService chatService) {        this.chatService = chatService;    }    @GetMapping("/chat")    public String chat(@RequestParam String prompt) {        return chatService.chat(prompt);    }}

使用向量数据库

除了与AI模型交互,Spring AI还支持向量数据库,用于存储和检索向量数据。以下是一个使用Redis向量数据库的示例:

import org.springframework.stereotype.Service;import com.example.springai.VectorDatabaseService;import java.util.List;@Servicepublic class VectorService {    private final VectorDatabaseService vectorDatabaseService;    public VectorService(VectorDatabaseService vectorDatabaseService) {        this.vectorDatabaseService = vectorDatabaseService;    }    public void saveVector(String id, List<Float> vector) {        vectorDatabaseService.saveVector(id, vector);    }    public List<Float> getVector(String id) {        return vectorDatabaseService.getVector(id);    }}

创建向量控制器

我们还需要一个控制器来处理向量数据的存储和检索:

import org.springframework.web.bind.annotation.*;import java.util.List;@RestControllerpublic class VectorController {    private final VectorService vectorService;    public VectorController(VectorService vectorService) {        this.vectorService = vectorService;    }    @PostMapping("/vector")    public void saveVector(@RequestParam String id, @RequestBody List<Float> vector) {        vectorService.saveVector(id, vector);    }    @GetMapping("/vector")    public List<Float> getVector(@RequestParam String id) {        return vectorService.getVector(id);    }}

完整示例

以下是一个完整的Spring Boot应用程序示例,展示了如何使用Spring AI进行实际项目开发:

import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplicationpublic class SpringAiApplication {    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(SpringAiApplication.class, args);    }}

结论

通过上述示例,我们展示了如何在实际项目中使用Spring AI,包括配置AI模型提供商和向量数据库、创建服务和控制器等。希望这些示例能帮助你快速上手Spring AI,并在你的项目中实现强大的AI功能。

下一篇文章中,我们将探讨更多高级功能和使用技巧,帮助你进一步优化和扩展你的AI应用。


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