Spring AI 入门：快速构建 AI 应用的指南

人工智能 (AI) 正在迅速改变软件开发领域，为应用程序带来前所未有的能力。Spring AI 框架的出现，使得 Java 开发人员能够更轻松地将强大的 AI 模型集成到他们的 Spring 应用中。本文将深入探讨 Spring AI，从概念介绍到实际应用，帮助你快速上手并构建基于 AI 的应用程序。

1. Spring AI：连接 Spring 和 AI 的桥梁

Spring AI 是一个基于 Spring 的开源框架，旨在简化 AI 应用的开发。它提供了一系列抽象层、API 和工具，使得开发者可以轻松地与各种 AI 模型和平台进行交互，而无需深入了解底层复杂的细节。

为什么选择 Spring AI？

简化 AI 集成： Spring AI 抽象了不同 AI 模型的接口，提供了统一的访问方式，降低了与特定 AI 平台绑定的风险。
Spring 生态系统的集成： Spring AI 无缝集成 Spring Boot、Spring Data 和 Spring Cloud 等核心 Spring 技术，使得开发者可以利用熟悉的 Spring 功能来管理 AI 应用的配置、数据访问和部署。
声明式 AI 开发： Spring AI 引入了注解驱动和模板化的开发方式，使得开发者可以专注于业务逻辑，而无需编写大量的样板代码。
可扩展性： Spring AI 的模块化设计允许开发者根据需要选择和集成特定的 AI 模型和功能，并支持自定义扩展。
社区支持： Spring 拥有庞大且活跃的社区，可以提供丰富的资源、文档和支持，帮助开发者解决在使用 Spring AI 时遇到的问题。

2. Spring AI 的核心概念和组件

理解 Spring AI 的核心概念是有效使用该框架的关键。以下是一些重要的概念和组件：

AI 模型 (AI Models)： Spring AI 允许开发者使用各种 AI 模型，包括：
- 语言模型 (Language Models)： 用于处理自然语言，例如文本生成、文本摘要、情感分析等。典型的语言模型包括 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini 系列以及开源模型如 Llama 2。
- 图像模型 (Image Models)： 用于处理图像数据，例如图像识别、图像分类、目标检测等。
- 语音模型 (Speech Models)： 用于处理语音数据，例如语音识别、语音合成等。
- 嵌入模型 (Embedding Models): 用于将文本、图像或其他数据转换为向量表示，以便进行相似性搜索、推荐等任务。
提示词工程 (Prompt Engineering)： Spring AI 利用提示词工程来指导语言模型生成期望的结果。提示词是提供给语言模型的输入文本，用于指示其生成特定类型的输出。通过精心设计提示词，可以显著提高语言模型的性能和准确性。
提示模板 (Prompt Templates)： 为了更方便地管理和重用提示词，Spring AI 提供了提示模板功能。提示模板允许开发者定义带有占位符的提示词，并在运行时动态地填充占位符的值。
矢量数据库 (Vector Databases)： 矢量数据库专门用于存储和检索向量数据。 Spring AI 可以与矢量数据库集成，例如 Chroma、Pinecone 和 Weaviate，以便进行语义搜索、相似性查找和知识检索等任务。
Document 和 Document Loader： Document 是 Spring AI 中表示文档的基本单位，通常包含文本内容和元数据。DocumentLoader 用于从不同的数据源加载文档，例如文本文件、PDF 文件、数据库等。
文本拆分器 (Text Splitters)： 当处理长文本时，需要将其拆分成更小的块，以便满足语言模型的输入长度限制。 Spring AI 提供了多种文本拆分器，例如按字符拆分、按句子拆分等。
嵌入生成器 (Embedding Generators)： 用于将文档或文本块转换为向量表示。 Spring AI 可以与不同的嵌入模型集成，例如 OpenAI 的嵌入模型、Hugging Face 的转换器模型等。
AIClient： AIClient 是与 AI 模型交互的主要接口。它提供了用于发送请求并接收响应的方法。开发者可以使用 AIClient 来执行各种 AI 任务，例如文本生成、文本翻译、图像识别等。
AI 服务 (AIService)： AIService 是一个更高级别的抽象，它封装了与特定 AI 模型交互的业务逻辑。通过使用 AIService，开发者可以隐藏底层 AI 模型的复杂性，并专注于实现应用程序的业务需求。

3. Spring AI 入门：搭建开发环境

在开始使用 Spring AI 之前，需要搭建一个合适的开发环境。

安装 JDK 17 或更高版本： Spring AI 需要 JDK 17 或更高版本才能运行。
安装 Maven 或 Gradle： Maven 和 Gradle 是 Java 项目常用的构建工具。选择一个你熟悉的构建工具。
创建一个新的 Spring Boot 项目： 可以使用 Spring Initializr (https://start.spring.io/) 创建一个新的 Spring Boot 项目。在 Spring Initializr 中，选择以下依赖项：
- Spring Web
- Spring AI (选择你需要的 AI 模型，例如 OpenAI)
添加 Spring AI 依赖项： 如果你没有使用 Spring Initializr 创建项目，你需要手动添加 Spring AI 依赖项到你的 pom.xml (Maven) 或 build.gradle (Gradle) 文件中。例如，要使用 OpenAI 模型，需要添加以下依赖项：

“`xml

org.springframework.ai
spring-ai-openai
最新版本

implementation ‘org.springframework.ai:spring-ai-openai:最新版本’
“`

替换 “最新版本” 为最新的 Spring AI 版本。

配置 OpenAI API 密钥： 如果你使用 OpenAI 模型，需要注册 OpenAI 账号并获取 API 密钥。然后，在你的 application.properties 或 application.yml 文件中配置 API 密钥：

properties spring.ai.openai.api-key=你的OpenAI API密钥

4. Spring AI 实践：构建一个简单的文本生成应用

接下来，我们将创建一个简单的 Spring Boot 应用程序，使用 Spring AI 和 OpenAI 模型来生成文本。

创建一个控制器 (Controller)： 创建一个名为 AIController 的类，并添加 @RestController 注解。

“`java
import org.springframework.ai.client.AiClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class AIController {

@Autowired
private AiClient aiClient;

@GetMapping("/generate")
public String generateText(@RequestParam("prompt") String prompt) {
    return aiClient.generate(prompt);
}

}
“`

运行应用程序： 使用 Maven 或 Gradle 运行 Spring Boot 应用程序。
发送请求： 使用浏览器或 curl 等工具发送一个 GET 请求到 /generate 端点，并传递一个 prompt 参数。例如：

http://localhost:8080/generate?prompt=请写一篇关于Spring%20AI的文章

你将收到 OpenAI 模型生成的文本响应。

5. 深入理解 Spring AI 的高级特性

除了基本的文本生成功能外，Spring AI 还提供了许多高级特性，可以帮助你构建更复杂的 AI 应用。

使用提示模板： 使用提示模板可以更好地控制语言模型的输出。创建一个名为 prompt.txt 的文件，并添加以下内容：

请用 {style} 的风格写一篇关于 {topic} 的文章。

然后，在你的控制器中，使用 PromptTemplate 类加载提示模板并填充占位符：

“`java
import org.springframework.ai.client.AiClient;
import org.springframework.ai.prompt.PromptTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Map;

@RestController
public class AIController {

@Autowired
private AiClient aiClient;

@GetMapping("/generate")
public String generateText(@RequestParam("topic") String topic, @RequestParam("style") String style) {
    PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("classpath:prompt.txt");
    Map<String, Object> model = Map.of("topic", topic, "style", style);
    return aiClient.generate(promptTemplate.render(model));
}

}
“`

使用矢量数据库进行语义搜索： 将文档存储到矢量数据库中，并使用 Spring AI 进行语义搜索。首先，添加矢量数据库的依赖项，例如：

“`xml

org.springframework.ai
spring-ai-chromadb
最新版本

implementation ‘org.springframework.ai:spring-ai-chromadb:最新版本’
“`

然后，配置矢量数据库的连接信息，并将文档加载到矢量数据库中。最后，使用 VectorStore 接口进行语义搜索。

利用 AIService 实现更复杂的 AI 任务: AIService 允许你封装复杂的 AI 业务逻辑。例如，你可以创建一个 ArticleGeneratorService 类，该类使用语言模型生成文章，并将其存储到数据库中。

6. Spring AI 的优势和局限性

优势：

简化 AI 集成： Spring AI 大大简化了 AI 模型的集成过程，降低了开发难度。
与 Spring 生态系统无缝集成： 可以轻松地与现有的 Spring 项目集成。
可扩展性： 支持各种 AI 模型和平台，并允许自定义扩展。
社区支持： 拥有庞大的 Spring 社区支持。

局限性：

相对较新： Spring AI 是一个相对较新的框架，其生态系统和工具链仍在不断发展。
学习曲线： 尽管简化了 AI 集成，但仍然需要一定的 AI 基础知识才能有效使用 Spring AI。
对 AI 模型和平台的依赖： Spring AI 的功能依赖于底层 AI 模型和平台，因此需要考虑这些模型的性能、成本和可用性。

7. 总结与展望

Spring AI 是一个强大的框架，可以帮助 Java 开发人员快速构建基于 AI 的应用程序。通过简化 AI 集成、提供丰富的 API 和工具，Spring AI 降低了 AI 开发的门槛，并为开发者提供了更多的灵活性和控制力。

随着 AI 技术的不断发展，Spring AI 也在不断进化。未来，我们可以期待 Spring AI 提供更多的 AI 模型和平台支持、更强大的功能和更完善的生态系统，为 AI 应用的开发带来更大的便利。

通过本文的介绍，相信你已经对 Spring AI 有了初步的了解。开始尝试使用 Spring AI 构建你自己的 AI 应用吧！祝你成功！

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