スプリングAIのマスタリング：大きな言語モデルを使用してインテリジェントアプリを開発する
Spring AIの世界の探索：インテリジェントアプリケーションの力を強化します
進化し続けるハイテク環境では、人工知能（AI）は、産業全体の変革力として存在します。 Spring Ecosystem内の動的イニシアチブであるSpring AIは、JavaアプリケーションへのシームレスなAI統合への道を開いています。この記事では、大規模な言語モデル（LLM）、検索拡張生成（RAG）、およびベクトルデータベースを使用する能力に焦点を当てたSpring AIの可能性に深く潜ります。これらの要素を調査することにより、Spring AIが開発者がインテリジェントなデータ駆動型ソリューションを作成する方法を明らかにします。
スプリングAIの基本を開梱します
Spring AIは、AI機能をJavaアプリケーションに統合しながら不必要な複雑さを排除しようとするプロジェクトです。 LangchainやLlamaindexなどの著名なPythonベースのプロジェクトからインスピレーションを得て、Spring AIは直接的なレプリカではなく、Javaを含む複数のプログラミング言語に合わせた普遍的なソリューションです。その主な使命は、統合プロセスをよりスムーズにするために抽象化と自動構成を導入することにより、Java開発者のAIを民主化することです。
Spring AIは、開発者がコンポーネントを簡単に交換できるようにする基本的な抽象化を提供することにより、これを達成します。この柔軟性により、コードベースの大部分をオーバーホールせずに、最高のAIプロバイダーとモデルタイプに適応できるようになります。 Openai、Microsoft、Amazon、Google、または抱きしめている顔で作業しているかどうかにかかわらず、Spring AIはあなたをカバーしています。
主な機能は次のとおりです。
- プロバイダーの柔軟性： Openai、Microsoft、Amazon、Google、Hugging Faceなどの幅広いプロバイダーから選択します。
- モデルの種類：チャットモデル、テキストから画像モデルなどをサポートします。
- POJOマッピング： AIモデルの出力をプレーンオールドJavaオブジェクト（POJO）に変換します。
- ベクトルデータベースサポート： Azure Vector Search、Chroma、Milvus、Weaviate、Redis、Pinecone、Qdrantで動作します。
- APIポータビリティ：チャットモデルと埋め込みモデルにポータブルAPIを提供します。
- 関数呼び出し： AIモデルとの高度な相互作用を有効にします。
- Auto Configuration： Spring Bootを介したセットアップと構成を合理化します。
検索拡張ジェネレーション（RAG）による革命化
検索拡張生成（RAG）は、情報検索とテキスト生成をブレンドすることにより、AI機能を次のレベルに引き上げます。事前に訓練された知識のみに依存する代わりに、RAGはデータベース、ドキュメント、APIなどの外部知識ソースを活用します。この外部データの根拠は、LLMSが正確であるだけでなく、文脈的に関連性があり最新の応答を提供できるようにします。
ラグワークフローを分解しましょう：
- ユーザークエリ：ユーザーがシステムにクエリを送信します。
- 情報の取得：クエリは、ベクトルデータベースなどの外部知識ソースを介して検索をトリガーして、関連情報を取得します。
- 増強：検索された情報は、元のクエリと統合され、拡張プロンプトを形成します。
- テキスト生成：拡張プロンプトはLLMに渡され、結合された入力に基づいて応答が生成されます。
Ragの強さは、広範な再訓練を必要とせずにLLMを強化する能力にあります。外部の知識を活用することにより、RAGモデルはより賢く、より反応が良くなります。
セマンティック検索におけるベクトルデータベースの役割
ベクトルデータベースは、RAGアプリケーションにとって重要な効率的な類似性検索を可能にする上で極めて重要な役割を果たします。従来のリレーショナルデータベースとは異なり、ベクトルデータベースは、データの意味的な意味を表す高次元データベクトル（埋め込み）を処理します。これにより、正確な一致ではなくコンテンツの類似性に基づいて検索が可能になり、ベクトルデータベースが推奨エンジン、セマンティック検索、RAGなどのタスクに最適になります。
ベクトルデータベースとリレーショナルデータベースの簡単な比較は次のとおりです。
特徴 ベクトルデータベース リレーショナルデータベース データ表現 高次元ベクトル（埋め込み） 構造化されたデータ（表、行、列） クエリタイプ 類似性検索（最近傍検索） 正確な一致クエリ（SQL） ユースケース セマンティック検索、RAG、推奨システム トランザクション処理、データウェアハウジング インデックス付け ベクターデータの特殊なインデックス作成手法 Bツリー、ハッシュインデックス
Spring AIは、Azure Vector Search、Chroma、Milvus、Weaviate、Redis、Pinecone、Qdrantなど、いくつかのベクトルデータベースをサポートしています。適切なデータベースを選択すると、データボリューム、クエリパフォーマンス、スケーラビリティなどの要因に依存します。
スプリングAIを習得するためのヒント
春のAIで成功を最大化するには、次のヒントを検討してください。
明確なユースケースを定義します。コーディングにジャンプする前に、AIで解決したい特定の問題を特定します。明確に定義された目標は、あなたの努力が現実世界の価値と一致することを保証します。
モデルの実験： Spring AIの柔軟性を活用して、さまざまなプロバイダーのさまざまなモデルをテストします。精度、待ち時間、コストを比較して、プロジェクトに最適なものを決定します。
スプリングAIアプリケーションの構築：実用的なガイド
飛び込む準備はできましたか？スプリングAIアプリケーションをセットアップするために、手順を進んでみましょう。
ステップ1：プロジェクトを初期化します
https://start.spring.io/でSpring Intializrを使用して、新しいSpring Bootプロジェクトを作成することから始めます。好みの言語（JavaまたはKotlin）、Spring Bootバージョン、およびプロジェクトの詳細を選択します。
ステップ2：必要な依存関係を追加します
pom.xml （maven）またはbuild.gradle （gradle）ファイルに必須のスプリングAI依存関係を含めます。典型的な依存関係は次のとおりです。
-
spring-boot-starter-web ：Webアプリケーションの構築用。 -
spring-ai-openai-spring-boot-starter ：Openaiモデルと統合する。 -
spring-ai-spring-boot-starter ：Core Spring AIスターター。 -
spring-ai-openai ：Openai固有のサポート。
ステップ3：OpenAI APIキーを取得します
https://www.openai.com/にサインアップしてAPIキーを生成して、Openaiモデルにアクセスします。このキーをアプリケーションプロパティに安全に保存します。
ステップ4：アプリケーションを構成します
application.propertiesまたはapplication.ymlファイルにAPIキーを設定します。
spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY
検索拡張生成の実装（RAG）
RAGを実装するには、次の手順に従ってください。
- 必要な依存関係を追加：プロジェクトに必要なMaven依存関係が含まれていることを確認してください。
- ベクトルストアの作成： Springアプリケーションクラスで
VectorStore Beanを定義します。自分で構築するか、Azure AI検索などの既存のオプションを活用できます。 - PDFリーダークラス： RAGシステムのデータを抽出するようにPDFリーダーを構成します。滑らかな動作を確保するために、構成を微調整します。
春AIの長所と短所
利点
- 合理化された統合：抽象化と自動構成を通じて、AI統合をJavaアプリケーションへの統合を簡素化します。
- 柔軟なプロバイダー：大規模なコード変更なしでAIプロバイダーを簡単に切り替えます。
- シームレスなエコシステム統合： Spring Boot、Spring Data、Spring Cloudなど、他のSpringプロジェクトと完璧に動作します。
- RAGサポート：外部の知識ソースに接地することにより、LLM機能を強化します。
課題
- 新しいプロジェクトステータス：比較的若いため、Spring AIは、より確立されたフレームワークと比較して、広範なコミュニティサポートとドキュメントが不足している場合があります。
- 制限されたプロバイダーのカバレッジ：主要なプロバイダーをサポートしている間、範囲はより広いAIフレームワークと一致しない場合があります。
- Java中心のフォーカス：主にJavaベースのアプリケーション向けに設計されており、非Java開発者へのアピールを制限しています。
よくある質問
春AIの主な目的は何ですか？
Spring AIは、抽象化と自動構成を提供することにより、AI統合をJavaアプリケーションへの統合を簡素化することを目指しています。
Spring AIサポートはどのプロバイダーですか？
Spring AIは、Openai、Microsoft、Amazon、Google、および抱き合った顔をサポートしています。
なぜぼろきれが重要なのですか？
RAGは、外部の知識ソースにそれらを接地することによりLLMを強化し、精度と関連性を向上させます。
ベクトルデータベースとは何ですか？また、それらはどのように適合しますか？
ベクトルデータベースは、高次元データベクトルを保存および取得し、コンテンツに基づいて類似性検索を可能にします。それらはRAGアプリケーションに不可欠です。
Spring AIはどこから始めますか？
スプリングブートプロジェクトの初期化、依存関係の追加、OpenAI APIキーの取得、アプリの構成から始めます。
関連する質問
Spring AIはLangchainと比較してどうですか？
Spring AIは、Spring Ecosystem内でのシームレスな統合に焦点を当てており、春ベースのプロジェクトに強い選択となっています。 Langchainは多用途ですが、Spring AIのSpringツールとのアライメントは、それを際立たせます。
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スプリングAIの基本を開梱します
Spring AIは、AI機能をJavaアプリケーションに統合しながら不必要な複雑さを排除しようとするプロジェクトです。 LangchainやLlamaindexなどの著名なPythonベースのプロジェクトからインスピレーションを得て、Spring AIは直接的なレプリカではなく、Javaを含む複数のプログラミング言語に合わせた普遍的なソリューションです。その主な使命は、統合プロセスをよりスムーズにするために抽象化と自動構成を導入することにより、Java開発者のAIを民主化することです。
Spring AIは、開発者がコンポーネントを簡単に交換できるようにする基本的な抽象化を提供することにより、これを達成します。この柔軟性により、コードベースの大部分をオーバーホールせずに、最高のAIプロバイダーとモデルタイプに適応できるようになります。 Openai、Microsoft、Amazon、Google、または抱きしめている顔で作業しているかどうかにかかわらず、Spring AIはあなたをカバーしています。
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- ユーザークエリ：ユーザーがシステムにクエリを送信します。
- 情報の取得：クエリは、ベクトルデータベースなどの外部知識ソースを介して検索をトリガーして、関連情報を取得します。
- 増強：検索された情報は、元のクエリと統合され、拡張プロンプトを形成します。
- テキスト生成：拡張プロンプトはLLMに渡され、結合された入力に基づいて応答が生成されます。
Ragの強さは、広範な再訓練を必要とせずにLLMを強化する能力にあります。外部の知識を活用することにより、RAGモデルはより賢く、より反応が良くなります。
セマンティック検索におけるベクトルデータベースの役割
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ベクトルデータベースとリレーショナルデータベースの簡単な比較は次のとおりです。
| 特徴 | ベクトルデータベース | リレーショナルデータベース |
|---|---|---|
| データ表現 | 高次元ベクトル（埋め込み） | 構造化されたデータ（表、行、列） |
| クエリタイプ | 類似性検索（最近傍検索） | 正確な一致クエリ（SQL） |
| ユースケース | セマンティック検索、RAG、推奨システム | トランザクション処理、データウェアハウジング |
| インデックス付け | ベクターデータの特殊なインデックス作成手法 | Bツリー、ハッシュインデックス |
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- 必要な依存関係を追加：プロジェクトに必要なMaven依存関係が含まれていることを確認してください。
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- シームレスなエコシステム統合： Spring Boot、Spring Data、Spring Cloudなど、他のSpringプロジェクトと完璧に動作します。
- RAGサポート：外部の知識ソースに接地することにより、LLM機能を強化します。
課題
- 新しいプロジェクトステータス：比較的若いため、Spring AIは、より確立されたフレームワークと比較して、広範なコミュニティサポートとドキュメントが不足している場合があります。
- 制限されたプロバイダーのカバレッジ：主要なプロバイダーをサポートしている間、範囲はより広いAIフレームワークと一致しない場合があります。
- Java中心のフォーカス：主にJavaベースのアプリケーション向けに設計されており、非Java開発者へのアピールを制限しています。
よくある質問
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なぜぼろきれが重要なのですか？
RAGは、外部の知識ソースにそれらを接地することによりLLMを強化し、精度と関連性を向上させます。
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