Spring AI :java做ai应用的最好选择
过去,Java在AI应用开发方面缺乏一个高效且易于集成的框架,这限制了开发者快速构建和部署智能应用程序的能力。
Spring AI正是为解决这一问题而生,它提供了一套统一的接口,使得AI功能能够以一种标准化的方式被集成到现有的Java项目中。
此外,Spring AI与原有的Spring生态系统完美兼容,这意味着已经熟悉Spring框架的开发者可以无缝过渡到使用AI技术,无需学习全新的工具或语言。
同时,Spring AI也充分利用了Java面向对象编程的优势,允许开发者通过熟悉的编程模式来操作复杂的AI模型和算法,从而加速了从概念验证到生产环境的整个过程。
Spring AI极大地简化了在Java平台上构建智能应用的过程,促进了AI技术在更广泛场景中的应用。
Spring AI 框架的关键功能组件介绍
* 模型(Model)
一句话说明:模型是Spring AI的基础组件,能够执行各种自然语言处理任务,如文本生成、分类、翻译等。
输入输出举例:
* 提示词模板(Prompt Template)
一句话说明:通过预定义好的结构化格式来帮助快速构建复杂的指令或请求。
输入输出举例:
* 嵌入(Embedding)
一句话说明:将文本转换为数值向量表示形式,便于进行相似度计算或其他数学运算。
输入输出举例:
[0.1, 0.5, -0.3, ...]
* 结构化输出(Structured Output)
一句话说明:使AI生成的内容遵循特定的数据结构,便于后续处理或分析。
输入输出举例:
{"Monday": "Meeting at 9AM", "Tuesday": "Dinner with friends at 7PM", ...} , 系统会自动转换为
对应Java的pojo对象。
* 检索增强生成(RAG)
一句话说明:结合外部知识库的信息来提高回答的质量和准确性。
输入输出举例:
* 函数调用(Function Calling)
一句话说明:允许AI根据需要直接调用外部API或函数完成特定任务。
输入输出举例:
* 向量存储
一句话说明:用于保存大量文本嵌入向量,并支持高效检索相似文档。
输入输出举例:
Spring AI Alibaba:阿里云支持的智能应用开发框架
Spring AI Alibaba是阿里巴巴推出的一个专注于人工智能应用开发的框架,它基于Spring生态系统构建,旨在简化AI应用程序的开发流程。通过集成阿里云的强大算力和丰富的机器学习模型库,Spring AI Alibaba为开发者提供了一个高效、易用的平台来创建智能服务。其核心优势在于能够无缝对接国产大模型,如通义千问等,支持快速部署与调优;同时,该框架还强调了安全性、稳定性和可扩展性,使得企业级AI解决方案的实现变得更加简单快捷。此外,Spring AI Alibaba提供了详尽的文档和社区支持,帮助开发者轻松上手并充分利用阿里云资源进行创新。
使用Spring AI Alibaba开发聊天应用的详细指南
要基于Spring AI Alibaba实现一个支持流式返回的聊天API,首先需要确保你的开发环境已经配置好Java以及Maven。接下来,我们将通过几个步骤来构建这个应用:创建项目结构、添加依赖项、配置应用程序、编写服务层逻辑、设置控制器以处理HTTP请求,并最终测试我们的API。
接下来,需要添加必要的Maven仓库和项目依赖项。由于Spring AI Alibaba的某些版本尚未提交到Maven中央仓库,因此还需指定额外的仓库地址。
Maven仓库配置
在pom.xml
中添加如下仓库定义:
<repositories> <repository> <id>sonatype-snapshots</id> <url>https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots</url> <snapshots> <enabled>true</enabled> </snapshots> </repository> <repository> <id>spring-milestones</id> <name>Spring Milestones</name> <url>https://repo.spring.io/milestone</url> <snapshots> <enabled>false</enabled> </snapshots> </repository> <repository> <id>spring-snapshots</id> <name>Spring Snapshots</name> <url>https://repo.spring.io/snapshot</url> <releases> <enabled>false</enabled> </releases> </repository></repositories>
添加依赖
在pom.xml
中加入对Spring AI Alibaba的支持依赖以及Spring Boot的依赖声明:
<parent> <!-- Spring Boot Starter Parent --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>3.3.4</version><relativePath /> </parent> <!-- Spring AI Alibaba Starter --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId> <version>1.0.0-M2</version> </dependency> <!-- Other dependencies as needed --></dependencies>
4. 设置应用属性
在项目的application.properties
文件中配置之前获取的API Key和其他可能需要的参数:
spring.ai.dashscope.api-key=${AI_DASHSCOPE_API_KEY}
同时,确保你已经在系统环境变量中设置了AI_DASHSCOPE_API_KEY
,或者直接替换${AI_DASHSCOPE_API_KEY}
为实际值。
5. 编写Controller以支持CORS和流式响应
现在我们来编写一个Controller类,它将处理GET请求、启用CORS,并使用Flux作为输出类型。
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.MediaType;import org.springframework.web.bind.annotation.*;import reactor.core.publisher.Flux;@RestController@RequestMapping("/ai")@CrossOrigin(origins = "*") // 允许所有来源跨域访问public class ChatController { private final ChatClient chatClient; @Autowired public ChatController(ChatClient.Builder builder) { this.chatClient = builder.build(); } @GetMapping(value = "/steamChat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux<String> steamChat(@RequestParam String input) { return chatClient.prompt() .user(input) .stream() .content(); }}
这里使用了@CrossOrigin
注解允许来自任何源的请求访问此端点。注意路径设置为/steamChat
,并且通过produces
指定了响应类型为文本事件流(Text Event Stream, 即SSE)。chatClient.prompt().user(input).stream().content()
这行代码负责根据用户输入调用AI服务,并以流的形式返回结果。
6. 测试API
现在可以通过发送POST请求到/api/chat
来测试这个聊天API。你可以使用Postman或者其他工具来进行测试,记得设置Content-Type为application/json
并将消息作为JSON字符串发送。
以上就是基于Spring AI Alibaba构建一个简单的聊天API的所有步骤。请根据实际需求调整代码细节,并参考阿里云官方文档获取更多关于如何使用其SDK的信息。