스프링 AI 마스터 링 : 대형 언어 모델을 사용하여 지능형 앱 개발

Spring AI의 세계 탐험 : 지능형 응용 분야에 힘을 실어주십시오

끊임없이 진화하는 기술 환경에서 인공 지능 (AI)은 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 힘으로 나타납니다. Spring Ecosystem의 역동적 인 이니셔티브 인 Spring AI는 Java 응용 프로그램에 완벽한 AI 통합을위한 길을 열고 있습니다. 이 기사는 Spring AI의 잠재력에 깊이 빠져 들어 큰 언어 모델 (LLM), 검색 증강 생성 (RAG) 및 벡터 데이터베이스를 사용하는 능력에 중점을 둡니다. 이러한 요소를 탐색함으로써 Spring AI가 개발자가 지능적이고 데이터 중심 솔루션을 만들도록하는 방법을 밝혀냅니다.

Spring AI의 기본 사항을 풀기

Spring AI는 AI 기능을 Java 응용 프로그램에 통합하면서 불필요한 복잡성을 제거하려는 프로젝트입니다. Langchain 및 Llamaindex와 같은 저명한 Python 기반 프로젝트에서 영감을 얻은 Spring AI는 직접 복제본이 아니라 Java를 포함한 여러 프로그래밍 언어에 맞게 조정 된 범용 솔루션입니다. 주요 임무는 통합 프로세스를 더 매끄럽게하기 위해 추상화 및 자동 구성을 도입하여 Java 개발자를위한 AI를 민주화하는 것입니다.

Spring AI는 개발자가 구성 요소를 쉽게 교체 할 수있는 기초 추상화를 제공함으로써이를 달성합니다. 이 유연성을 사용하면 코드베이스의 많은 부분을 점검하지 않고 최고의 AI 제공 업체 및 모델 유형에 적응할 수 있습니다. OpenAi, Microsoft, Amazon, Google 또는 Hugging Face에서 작업하든 Spring AI는 귀하를 덮었습니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

• 제공자 유연성 : OpenAi, Microsoft, Amazon, Google 및 Hugging Face와 같은 다양한 제공 업체 중에서 선택하십시오.
• 모델 다양성 : 채팅 모델, 텍스트-이미지 모델 등을 지원합니다.
• POJO 매핑 : AI 모델 출력을 일반 구식 Java 객체 (POJOS)로 변환합니다.
• 벡터 데이터베이스 지원 : Azure Vector Search, Chroma, Milvus, Weaviate, Redis, Pinecone 및 Qdrant에서 작동합니다.
• API 휴대 성 : 채팅 및 임베딩 모델을위한 휴대용 API를 제공합니다.
• 기능 호출 : AI 모델과 고급 상호 작용을 가능하게합니다.
• 자동 구성 : 스프링 부팅을 통한 설정 및 구성을 간소화합니다.

검색 증강 세대 (RAG)로 혁명

검색 증강 생성 (RAG)은 정보 검색을 텍스트 생성과 혼합하여 AI 기능을 다음 단계로 가져갑니다. Rag는 미리 훈련 된 지식에만 의존하는 대신 데이터베이스, 문서 또는 API와 같은 외부 지식 소스를 활용합니다. 외부 데이터 의이 근거는 LLM이 정확할뿐만 아니라 상황에 따라 최신의 응답을 제공 할 수있게합니다.

헝겊 워크 플로를 분해합시다.

1. 사용자 쿼리 : 사용자가 쿼리를 시스템에 제출합니다.
2. 정보 검색 : 쿼리는 벡터 데이터베이스와 같은 외부 지식 소스를 통해 관련 정보를 가져 오기 위해 검색을 트리거합니다.
3. 증강 : 검색된 정보는 원래 쿼리와 병합되어 증강 프롬프트를 형성합니다.
4. 텍스트 생성 : 증강 프롬프트는 LLM으로 전달되며 결합 된 입력을 기반으로 응답을 생성합니다.

Rag의 강점은 광범위한 재교육을 필요로하지 않고 LLM을 향상시키는 능력에 있습니다. 외부 지식을 활용함으로써 래그 모델은 더 똑똑하고 반응이 높아집니다.

시맨틱 검색에서 벡터 데이터베이스의 역할

벡터 데이터베이스는 효율적인 유사성 검색을 가능하게하는 데 중추적 인 역할을하며, 이는 RAG 응용 프로그램에 중요합니다. 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 벡터 데이터베이스는 데이터의 의미 론적 의미를 나타내는 고차원 데이터 벡터 (임베딩)를 처리합니다. 이를 통해 정확한 일치보다는 컨텐츠 유사성을 기반으로 검색 할 수 있으므로 벡터 데이터베이스가 권장 엔진, 시맨틱 검색 및 래그와 같은 작업에 이상적입니다.

다음은 벡터 데이터베이스 대 관계형 데이터베이스를 빠르게 비교 한 것입니다.

Spring AI는 Azure Vector Search, Chroma, Milvus, Weaviate, Redis, Pinecone 및 Qdrant를 포함한 여러 벡터 데이터베이스를 지원합니다. 올바른 데이터베이스를 선택하는 것은 데이터 볼륨, 쿼리 성능 및 확장 성과 같은 요소에 따라 다릅니다.

마스터 링 스프링 AI

Spring AI로 성공을 극대화하려면 다음 팁을 고려하십시오.

• 명확한 사용 사례 정의 : 코딩에 뛰어 들기 전에 AI로 해결하려는 특정 문제를 식별하십시오. 잘 정의 된 목표는 당신의 노력이 실제 가치와 일치하도록합니다.

• 모델로 실험 : 스프링 AI의 유연성을 활용하여 다양한 제공 업체로부터 다른 모델을 테스트합니다. 프로젝트에 가장 적합한 것을 결정하기 위해 정확도, 대기 시간 및 비용을 비교하십시오.

스프링 AI 응용 프로그램 구축 : 실용 가이드

다이빙 준비가 되셨습니까? 스프링 AI 응용 프로그램을 설정하기위한 단계를 살펴 보겠습니다.

1 단계 : 프로젝트 초기화

https://start.spring.io/ 에서 Spring Initializr을 사용하여 새로운 Spring Boot 프로젝트를 작성하여 시작하십시오. 선호하는 언어 (Java 또는 Kotlin), Spring Boot 버전 및 프로젝트 세부 사항을 선택하십시오.

2 단계 : 필요한 종속성을 추가합니다

pom.xml (maven) 또는 build.gradle (Gradle) 파일에 필수 스프링 AI 종속성을 포함하십시오. 일반적인 종속성에는 다음이 포함됩니다.

• spring-boot-starter-web : 웹 애플리케이션 구축.
• spring-ai-openai-spring-boot-starter : OpenAI 모델과 통합됩니다.
• spring-ai-spring-boot-starter : Core Spring AI 스타터.
• spring-ai-openai : Openai 특정 지원.

3 단계 : OpenAI API 키를 얻습니다

https://www.openai.com/ 에 가입하고 API 키를 생성하여 OpenAI 모델에 액세스하십시오. 이 키를 응용 프로그램 속성에 안전하게 저장하십시오.

4 단계 : 응용 프로그램을 구성합니다

application.properties 또는 application.yml 파일에서 API 키를 설정하십시오.

 spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY

검색 강화 생성 (RAG) 구현

Rag를 구현하려면 다음 단계를 따르십시오.

1. 필요한 종속성 추가 : 프로젝트에 필요한 Maven 종속성이 포함되어 있는지 확인하십시오.
2. 벡터 저장소 생성 : 스프링 애플리케이션 클래스에서 VectorStore 빈을 정의하십시오. 직접 구축하거나 Azure AI 검색과 같은 기존 옵션을 활용할 수 있습니다.
3. PDF Reader 클래스 : PDF 리더를 구성하여 RAG 시스템에 대한 데이터를 추출합니다. 원활한 작동을 보장하기 위해 구성을 미세 조정하십시오.

Spring AI의 장단점

장점

• 간소화 된 통합 : 추상화 및 자동 구성을 통해 AI 통합을 Java 응용 프로그램에 단순화합니다.
• 유연한 공급자 : 주요 코드 변경없이 AI 제공 업체간에 쉽게 전환합니다.
• 원활한 생태계 통합 : Spring Boot, Spring Data 및 Spring Cloud와 같은 다른 스프링 프로젝트에서 완벽하게 작동합니다.
• RAG 지원 : LLM 기능을 외부 지식 소스에 접지하여 LLM 기능을 향상시킵니다.

도전

• 새로운 프로젝트 상태 : 상대적으로 젊기 때문에 Spring AI는보다 확립 된 프레임 워크에 비해 광범위한 커뮤니티 지원 및 문서가 부족할 수 있습니다.
• 제한된 공급자 적용 범위 : 주요 제공 업체를 지원하는 동안이 범위는 더 넓은 AI 프레임 워크와 일치하지 않을 수 있습니다.
• Java 중심 초점 : 주로 Java 기반 애플리케이션을 위해 설계되어 Java가 아닌 개발자에 대한 호소를 제한합니다.

자주 묻는 질문

Spring AI의 주요 목적은 무엇입니까?

Spring AI는 추상화 및 자동 구성을 제공하여 Java 응용 프로그램에 AI 통합을 단순화하는 것을 목표로합니다.

Spring AI 지원을하는 공급자는 무엇입니까?

Spring AI는 OpenAI, Microsoft, Amazon, Google 및 Hugging Face를 지원합니다.

헝겊이 중요한 이유는 무엇입니까?

Rag는 외부 지식 소스에 접근하여 LLM을 향상시켜 정확성과 관련성을 향상시킵니다.

벡터 데이터베이스는 무엇이며 어떻게 적합합니까?

벡터 데이터베이스는 고차원 데이터 벡터를 저장하고 검색하여 컨텐츠를 기반으로 유사성 검색을 가능하게합니다. 그들은 헝겊 응용 프로그램에 필수적입니다.

Spring AI는 어디에서 시작합니까?

Spring Boot 프로젝트 초기화, 종속성 추가, OpenAI API 키를 얻고 앱 구성으로 시작하십시오.

관련 질문

Spring AI는 Langchain과 어떻게 비교됩니까?

Spring AI는 Spring Ecosystem 내의 원활한 통합에 중점을 두어 Spring 기반 프로젝트에 대한 강력한 선택입니다. Langchain은 다재다능하지만 Spring AI의 Spring Tools와 정렬하면 차별화됩니다.