简介

Spring AI

Spring AI 项目旨在简化应用程序的开发过程，在不增加不必要的复杂性的前提下整合 AI（人工智能）功能。

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该项目从 LangChain 和 LlamaIndex 等著名 Python 项目中汲取灵感，但 Spring AI 并不是这些项目的直接移植。项目成立的信念是，下一波生成式人工智能应用将不仅仅是 Python 开发人员的专利，它将在多种编程语言中无处不在。

Spring AI 解决了 AI 集成的根本难题：将企业数据和 API 与 AI 模型连接起来。
交互式

Spring AI 提供的抽象是开发 AI 应用的基础。这些抽象有多种实现方式，只需修改极少的代码就能轻松实现组件更换。

Spring AI 提供了以下功能：

  • 跨多家 AI 提供商的 Chat、文本转图像和嵌入模型的可移植 API 支持。支持同步和流式A PI 选项。还可访问特定于模型的功能。

  • 支持所有主要的 AI 模型提供商，如 Anthropic、OpenAI、微软、亚马逊、谷歌和 Ollama。支持的模型类型包括：

  • 结构化输出 - 将 AI 模型输出映射到 POJO。

  • 支持所有主要的 向量数据库提供商，如 Apache Cassandra、Azure Cosmos DB、Azure Vector Search、Chroma、Elasticsearch、GemFire、MariaDB、Milvus、MongoDB Atlas、Neo4j、OpenSearch、Oracle、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Qdrant、Redis、SAP Hana、Typesense 和 Weaviate。

  • 跨向量数据库提供商的可移植 API，包括一种新颖的类似 SQL 的元数据过滤器 API。

  • 工具/函数调用 - 允许模型请求执行客户端工具和函数，从而根据需要访问必要的实时信息并执行操作。

  • 可观测性 - 深入了解 AI 相关操作。

  • 用于数据工程的文档摄取 ETL 框架。

  • AI 模型评估 - 帮助评估生成内容和防止幻觉反应的实用工具。

  • 针对 AI 模型和向量存储的 Spring Boot 自动配置和 Starter。

  • ChatClient API - 用于与 AI 聊天模型通信的 Fluent API，与 WebClient 和 RestClient API 相似。

  • Advisor API - 封装了重复的生成式 AI 模式，转换发送到和从语言模型（LLMs）返回的数据，并在各种模型和用例之间提供可移植性。

  • 支持 聊天对话记忆 和 检索增强生成（RAG）。

通过这些功能，你可以实现 “文档问答” 或 “文档聊天” 等常见用例。

概念部分 述了 AI 概念及其在 Spring AI 中的表现形式。

入门部分 展示了如何创建第一个 AI 应用程序。随后的章节将以代码为中心，深入介绍每个组件和常见用例。