Master Spring AI: Développer des applications intelligentes en utilisant de grands modèles de langue

Explorer le monde de l'IA du printemps: autonomiser les applications intelligentes

Dans le paysage technologique en constante évolution, l'intelligence artificielle (IA) est une force transformatrice dans toutes les industries. Spring AI, une initiative dynamique dans l'écosystème du printemps, ouvre la voie à l'intégration d'IA sans couture dans les applications Java. Cet article plonge profondément dans le potentiel de l'IA de printemps, en se concentrant sur sa capacité à travailler avec des modèles de langue importants (LLM), une génération augmentée de récupération (RAG) et des bases de données vectorielles. En explorant ces éléments, nous découvrirons comment Spring IA permet aux développeurs de créer des solutions intelligentes basées sur les données.

Déballage des bases de Spring AI

En son cœur, Spring IA est un projet qui cherche à éliminer les complexités inutiles tout en intégrant les fonctionnalités de l'IA dans les applications Java. S'inspirant de projets basés sur Python comme Langchain et Llamaindex, Spring AI n'est pas une réplique directe mais plutôt une solution universelle adaptée à plusieurs langages de programmation, y compris Java. Sa mission principale est de démocratiser l'IA pour les développeurs Java en introduisant des abstractions et une configuration automatique pour rendre le processus d'intégration plus fluide.

Spring AI y parvient en fournissant des abstractions fondamentales qui permettent aux développeurs d'échanger les composants sans effort. Cette flexibilité garantit que vous pouvez vous adapter au meilleur fournisseur d'IA et au type de modèle sans réviser de grandes parties de votre base de code. Que vous travailliez avec Openai, Microsoft, Amazon, Google ou Embring Face, Spring AI vous a couvert.

Les caractéristiques clés comprennent:

• Flexibilité des fournisseurs: choisissez parmi un large éventail de fournisseurs comme Openai, Microsoft, Amazon, Google et Hugging Face.
• Modèle Variété: prend en charge les modèles de chat, les modèles de texte à l'image, etc.
• Mappage POJO: traduit les sorties du modèle AI en anciens objets Java simples (POJOS).
• Prise en charge de la base de données vectorielle: fonctionne avec Azure Vector Search, Chroma, Milvus, Weavate, Redis, Pinecone et Qdrant.
• Portabilité de l'API: propose des API portables pour les modèles de chat et d'intégration.
• Appel de fonction: permet des interactions avancées avec les modèles d'IA.
• Auto-configuration: rationalisation de la configuration et de la configuration via le démarrage de Spring.

Révolutionner avec la génération augmentée de récupération (RAG)

La génération augmentée (RAG) de la récupération fait passer les capacités de l'IA au niveau supérieur en mélangeant la récupération d'informations avec la génération de texte. Au lieu de s'appuyer uniquement sur les connaissances pré-formées, le chiffon exploite des sources de connaissances externes comme les bases de données, les documents ou les API. Cette mise à la terre dans les données externes permet aux LLMS de fournir des réponses qui sont non seulement exactes mais également contextuellement pertinentes et à jour.

Décomposons le flux de travail du chiffon:

1. Requête de l'utilisateur: un utilisateur soumet une requête au système.
2. Renseignement des informations: la requête déclenche une recherche via une source de connaissances externe, comme une base de données vectorielle, pour récupérer des informations pertinentes.
3. Augmentation: les informations récupérées sont fusionnées avec la requête d'origine pour former une invite augmentée.
4. Génération de texte: l'invite augmentée est transmise au LLM, qui génère une réponse basée sur l'entrée combinée.

La force de Rag réside dans sa capacité à améliorer les LLM sans nécessiter un recyclage étendu. En expliquant des connaissances externes, les modèles de chiffon deviennent plus intelligents et plus réactifs.

Le rôle des bases de données vectorielles dans la recherche sémantique

Les bases de données vectorielles jouent un rôle pivot dans l'activation des recherches de similitude efficaces, qui sont essentielles pour les applications de chiffon. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, les bases de données vectorielles gèrent les vecteurs de données à haute dimension (intégres) qui représentent la signification sémantique des données. Cela permet des recherches basées sur la similitude du contenu plutôt que des correspondances exactes, ce qui rend les bases de données vectorielles idéales pour des tâches telles que les moteurs de recommandation, la recherche sémantique et le chiffon.

Voici une comparaison rapide des bases de données vectorielles par rapport aux bases de données relationnelles:

Spring AI prend en charge plusieurs bases de données vectorielles, notamment Azure Vector Search, Chroma, Milvus, Weavate, Redis, Pinecone et Qdrant. Le choix de la bonne base de données dépend de facteurs tels que le volume des données, les performances de la requête et l'évolutivité.

Conseils pour maîtriser Spring AI

Pour maximiser votre succès avec Spring IA, considérez les conseils suivants:

• Définissez un cas d'utilisation clair: avant de sauter dans le codage, identifiez un problème spécifique que vous souhaitez résoudre avec l'IA. Un objectif bien défini garantit que vos efforts s'alignent sur la valeur du monde réel.

• Expérimentez avec les modèles: Tirez parti de la flexibilité de Spring AI pour tester différents modèles de divers fournisseurs. Comparez la précision, la latence et le coût pour déterminer le meilleur ajustement pour votre projet.

Construire une application de printemps AI: un guide pratique

Prêt à plonger? Passons aux étapes pour configurer une application Spring AI.

Étape 1: Initialisez votre projet

Commencez par créer un nouveau projet Spring Boot à l'aide de Spring Initizr à https://start.spring.io/ . Sélectionnez votre langue préférée (Java ou Kotlin), la version Spring Boot et les détails du projet.

Étape 2: Ajouter les dépendances nécessaires

Incluez les dépendances essentielles de Spring AI dans vos fichiers pom.xml (maven) ou build.gradle (gradle). Les dépendances typiques comprennent:

• spring-boot-starter-web : pour créer des applications Web.
• spring-ai-openai-spring-boot-starter : Pour intégrer avec les modèles OpenAI.
• spring-ai-spring-boot-starter : Core Spring AI Starter.
• spring-ai-openai : Support spécifique à l'Openai.

Étape 3: Obtenez une clé API OpenAI

Accédez aux modèles Openai en s'inscrivant sur https://www.openai.com/ et en générant une clé API. Stockez en toute sécurité cette clé dans les propriétés de votre application.

Étape 4: Configurez votre application

Définissez la touche API dans votre fichier application.properties ou application.yml :

 spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY

Mise en œuvre de la génération augmentée de récupération (RAG)

Pour implémenter RAG, suivez ces étapes:

1. Ajouter les dépendances requises: assurez-vous que votre projet comprend les dépendances Maven nécessaires.
2. Créez un magasin vectoriel: définissez un bean VectorStore dans votre classe d'application de printemps. Vous pouvez en créer un vous-même ou tirer parti des options existantes comme la recherche Azure AI.
3. Classe de lecture PDF: Configurez un lecteur PDF pour extraire des données pour le système RAG. Affiner les configurations pour assurer un fonctionnement en douceur.

Pour les avantages et les inconvénients de Spring AI

Avantages

• Intégration rationalisée: simplifie l'intégration de l'IA dans les applications Java à travers des abstractions et une configuration automatique.
• Provideurs flexibles: basculez facilement entre les fournisseurs d'IA sans modifications de code majeures.
• Intégration d'écosystème sans couture: fonctionne parfaitement avec d'autres projets de printemps comme Spring Boot, Spring Data et Spring Cloud.
• Support de chiffon: améliore les capacités de LLM en les ancrant dans des sources de connaissances externes.

Défis

• État du nouveau projet: Étant relativement jeune, l'IA de printemps peut manquer de soutien et de documentation communautaires étendus par rapport aux cadres plus établis.
• Couverture limitée du fournisseur: tout en soutenant les principaux fournisseurs, la gamme peut ne pas correspondre à des cadres d'IA plus larges.
• Focus centré sur Java: principalement conçu pour les applications basées sur Java, limitant son appel aux développeurs non java.

Questions fréquemment posées

Quel est le but principal de Spring AI?

Spring IA vise à simplifier l'intégration de l'IA dans les applications Java en offrant des abstractions et une configuration automatique.

Quels fournisseurs soutiennent Spring IA?

Spring AI prend en charge Openai, Microsoft, Amazon, Google et Hugging Face.

Pourquoi le chiffon est-il important?

Le chiffon améliore les LLM en les ancrant dans des sources de connaissances externes, en améliorant la précision et la pertinence.

Quelles sont les bases de données vectorielles et comment s'intègrent-elles?

Les bases de données vectorielles stockent et récupérent des vecteurs de données de grande dimension, permettant des recherches de similitude basées sur le contenu. Ils sont essentiels pour les applications de chiffon.

Par où commencer par Spring AI?

Commencez par initialiser un projet Spring Boot, en ajoutant des dépendances, en obtenant une clé API OpenAI et en configurant votre application.

Questions connexes

Comment Spring IA se compare-t-il à Langchain?

Spring IA se concentre sur l'intégration transparente dans l'écosystème du printemps, ce qui en fait un choix fort pour les projets basés sur le printemps. Bien que Langchain soit polyvalent, l'alignement de Spring AI avec Spring Tools le distingue.