Spring AI 介绍
AI 集成挑战
Spring AI 项目解决了企业 AI 集成中的核心挑战：将分散的企业数据、API 服务和 AI 模型有效连接起来，构建智能化的应用程序。
Spring AI 项目旨在简化包含人工智能功能的应用程序开发，消除不必要的复杂性。
该项目从著名的 Python 项目（如 LangChain 和 LlamaIndex）中汲取灵感，但 Spring AI 并不是那些项目的直接移植。 该项目成立的信念是，下一代生成式 AI 应用程序不仅面向 Python 开发者，而将在多种编程语言中普及。
注意：Spring AI 解决了 AI 集成的基础挑战：将您的企业数据和 API 与 AI 模型连接。
Spring AI 架构设计
Spring AI 提供了作为开发 AI 应用程序基础的抽象。 这些抽象具有多种实现，能够轻松地交换组件，只需最少的代码更改。
Spring AI 功能特性
Spring AI 提供以下功能：
1. 跨 AI 提供商的可移植 API 支持
为聊天、文本转图像和嵌入模型提供可移植的 API 支持。支持同步和流式 API 选项。也可访问模型特定功能。
2. 支持所有主要的 AI 模型提供商
支持 Anthropic、OpenAI、Microsoft、Amazon、Google 和 Ollama 等主要 AI 模型提供商。支持的模型类型包括：
3. 结构化输出
结构化输出 - 将 AI 模型输出映射为 POJO。
4. 向量数据库支持
支持所有主要的 向量数据库提供商，包括：
- 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
- Weaviate
5. 向量存储的可移植 API
提供跨向量存储提供商的可移植 API，包括新颖的类似 SQL 的元数据过滤 API。
6. 工具/函数调用
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采取行动。
7. 可观测性
可观测性 - 提供对 AI 相关操作的洞察。
8. 文档摄取 ETL 框架
为数据工程提供文档摄取 ETL 框架。
9. AI 模型评估
AI 模型评估 - 帮助评估生成内容并防止幻觉响应的工具。
10. Spring Boot 自动配置和启动器
为 AI 模型和向量存储提供 Spring Boot 自动配置和启动器。
11. ChatClient API
ChatClient API - 用于与 AI 聊天模型通信的流畅 API，在习惯上类似于 WebClient 和 RestClient API。
12. Advisors API
Advisors API - 封装了常见的生成式 AI 模式，转换发送到语言模型（LLM）和从语言模型接收的数据，并在各种模型和用例之间提供可移植性。
13. 聊天对话记忆和 RAG
支持 聊天对话记忆 和 检索增强生成（RAG）。
常见用例
这个功能集让您可以实现常见用例，例如"基于文档的问答"或"与文档聊天"。
概念部分 提供了 AI 概念及其在 Spring AI 中表示的高级概述。
入门部分 向您展示如何创建第一个 AI 应用程序。 后续部分以代码为中心的方法深入探讨每个组件和常见用例。
Spring AI 核心优势
1. 简化 AI 集成
- 企业级集成：解决企业数据和 API 与 AI 模型的连接问题
- 抽象设计：提供一致的 API 接口，隐藏底层复杂性
- 组件可交换：最小化代码更改即可切换 AI 提供商
2. 生产就绪特性
- 可观测性：全面的监控和洞察功能
- 错误处理：健壮的错误处理和恢复机制
- 性能优化：异步和流式 API 支持
3. 开发者友好
- Spring 生态集成：与 Spring Boot 无缝集成
- 自动配置：减少样板代码和配置工作
- 类型安全：强类型 API 和编译时检查
4. 企业级功能
- 向量数据库支持：广泛的向量存储集成
- 文档处理：ETL 框架支持复杂文档工作流
- 模型评估：内置的模型评估和质量保证工具
术语对照表
| 英文术语 | 中文翻译 | 说明 |
|---|---|---|
| Spring AI | Spring AI | Spring 生态的 AI 开发框架 |
| Generative AI | 生成式 AI | 能够生成新内容的 AI 技术 |
| Vector Database | 向量数据库 | 专门用于存储和检索向量数据的数据库 |
| Retrieval Augmented Generation (RAG) | 检索增强生成 | 结合信息检索和生成式 AI 的技术 |
| Chat Completion | 聊天完成 | AI 模型生成对话响应的能力 |
| Embeddings | 嵌入 | 将文本转换为向量表示的技术 |
| Tool Calling | 工具调用 | AI 模型调用外部工具或函数的能力 |
| Structured Outputs | 结构化输出 | 将 AI 输出转换为结构化数据格式 |
| Advisors | 顾问 | 封装 AI 模式的可重用组件 |
核心要点总结
- 企业级 AI 框架：Spring AI 专为 Java 企业环境设计，提供生产就绪的 AI 集成解决方案
- 供应商中立：通过可移植 API 实现 AI 提供商的轻松切换，避免供应商锁定
- 全面功能：涵盖从基础模型调用到高级 RAG、向量搜索等完整功能集
- Spring 生态集成：与 Spring Boot、Spring Data 等 Spring 项目无缝集成
- 可观测性和测试：内置监控、评估和测试工具，确保生产环境稳定性
- 文档和示例：丰富的文档和代码示例，降低学习曲线
- 未来导向：支持多语言 AI 应用的愿景，不仅仅是 Python 的替代方案
Spring AI 为 Java 开发者提供了构建下一代 AI 应生的完整工具链，让您能够充分利用大型语言模型的能力，同时保持企业级应用的质量和可维护性。
