Освоение Spring AI: Разработка интеллектуальных приложений с использованием больших языковых моделей

Изучение мира Весеннего ИИ: расширение возможностей интеллектуальных приложений

В постоянно развивающемся технологическом ландшафте искусственный интеллект (ИИ) является преобразующей силой в разных отраслях. Spring AI, динамическая инициатива в рамках весенней экосистемы, прокладывает путь для бесшовной интеграции ИИ в приложения Java. Эта статья углубляется в потенциал Spring AI, сосредоточившись на ее способности работать с большими языковыми моделями (LLMS), получения добычи (RAG) и векторных баз данных. Изучая эти элементы, мы рассмотрим, как Spring AI дает разработчикам создавать интеллектуальные, управляемые данными решениями.

Распаковывать основы весеннего ИИ

По своей сути, Spring AI - это проект, который стремится устранить ненужные сложности при интеграции функциональных возможностей в приложения Java. Извлекая вдохновение из выдающихся проектов на основе Python, таких как Langchain и Llamaindex, Spring AI не является прямой копией, а скорее универсальным решением, адаптированным для нескольких языков программирования, включая Java. Его основная миссия-демократизировать ИИ для разработчиков Java путем введения абстракций и автоматической конфигурации, чтобы сделать процесс интеграции более плавным.

Spring AI достигает этого, предоставляя основополагающие абстракции, которые позволяют разработчикам без особых усилий обменять компоненты. Эта гибкость гарантирует, что вы можете адаптироваться к лучшему поставщику ИИ и типу модели, не проходившие кадры больших частей вашей кодовой базы. Независимо от того, работаете ли вы с Openai, Microsoft, Amazon, Google или обнимающим лицом, Spring AI привлек вас.

Ключевые функции включают:

• Гибкость поставщика: выберите из широкого спектра поставщиков, таких как Openai, Microsoft, Amazon, Google и обнимающееся лицо.
• Сорт модели: поддерживает модели чата, модели текста до изображения и многое другое.
• Картирование POJO: переводит выходы модели ИИ в простые старые объекты Java (POJOS).
• Поддержка векторной базы данных: работает с поиском вектора Azure, Chroma, Milvus, Weaviate, Redis, Pinecone и Qdrant.
• Портативность API: предлагает портативные API для моделей чата и встраивания.
• Функциональный вызов: включает расширенные взаимодействия с моделями ИИ.
• Автоконфигурация: оптимизирует настройку и конфигурацию с помощью пружинной загрузки.

Революция с помощью извлечения дополненного поколения (RAG)

Поиск дополненного поколения (RAG) выводит возможности AI на следующий уровень, смешивая поиск информации с генерацией текста. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на предварительно обученные знания, RAG использует внешние источники знаний, такие как базы данных, документы или API. Это заземление в внешних данных дает возможность LLMS для предоставления ответов, которые не только точны, но и контекстуально актуальные и актуальные.

Давайте разберем тряпкий рабочий процесс:

1. Пользовательский запрос: пользователь подчиняет запрос в систему.
2. Поиск информации: запрос запускает поиск через внешний источник знаний, такой как векторная база данных, чтобы получить соответствующую информацию.
3. Увеличение: полученная информация объединяется с оригинальным запросом, чтобы сформировать дополненную подсказку.
4. Генерация текста: дополненная подсказка передается в LLM, который генерирует ответ на основе комбинированного ввода.

Сила Rag заключается в его способности улучшать LLM без требуния обширной переподготовки. Используя внешние знания, модели RAG становятся умнее и отзывчивы.

Роль векторных баз данных в семантическом поиске

Векторные базы данных играют ключевую роль в обеспечении эффективного поиска сходства, которые имеют решающее значение для приложений RAG. В отличие от традиционных реляционных баз данных, векторные базы данных обрабатывают высокоразмерные векторы данных (встраивания), которые представляют семантическое значение данных. Это позволяет выполнять поиск на основе сходства контента, а не точных совпадений, что делает векторные базы данных идеальными для таких задач, как рекомендательные двигатели, семантический поиск и тряпку.

Вот быстрое сравнение векторных баз данных и реляционных баз данных:

Spring AI поддерживает несколько векторных баз данных, в том числе поиск векторов Azure, Chroma, Milvus, Weaviate, Redis, Pinecone и Qdrant. Выбор правильной базы данных зависит от таких факторов, как объем данных, производительность запроса и масштабируемость.

Советы по освоению Spring AI

Чтобы максимизировать свой успех в Spring AI, рассмотрите следующие советы:

• Определите четкий вариант использования: прежде чем прыгнуть в кодирование, определите конкретную проблему, которую вы хотите решить с помощью ИИ. Чуко определенная цель гарантирует, что ваши усилия соответствуют реальной ценности.

• Экспериментируйте с моделями: используйте гибкость Spring AI, чтобы проверить различные модели от различных поставщиков. Сравните точность, задержку и стоимость, чтобы определить наилучшее соответствие для вашего проекта.

Создание весеннего приложения ИИ: практическое руководство

Готовы погрузиться? Давайте пройдемся по ступенькам, чтобы настроить приложение Spring AI.

Шаг 1: Инициализируйте свой проект

Начните с создания нового Spring Boot Project, используя Spring Initiazr по адресу https://start.spring.io/ . Выберите предпочитаемый язык (Java или Kotlin), весеннюю версию загрузки и детали проекта.

Шаг 2: Добавьте необходимые зависимости

Включите Essential Spring AI -зависимости в ваших файлах pom.xml (maven) или build.gradle (gradle). Типичные зависимости включают:

• spring-boot-starter-web : для создания веб-приложений.
• spring-ai-openai-spring-boot-starter : для интеграции с моделями OpenAI.
• spring-ai-spring-boot-starter : Core Spring AI Starter.
• spring-ai-openai : Openai-специфическая поддержка.

Шаг 3: Получите ключ API OpenAI

Доступ к моделям OpenAI, зарегистрировавшись по адресу https://www.openai.com/ и создав ключ API. Безопасно храните этот ключ в свойствах вашего приложения.

Шаг 4: Настройте свое приложение

Установите ключ API в вашем application.properties application.yml

 spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY

Реализация поиска дополненного поколения (RAG)

Чтобы внедрить тряпку, следуйте этим шагам:

1. Добавьте необходимые зависимости: убедитесь, что ваш проект включает необходимые зависимости Maven.
2. Создайте векторный магазин: определите бобов VectorStore в своем классе весеннего приложения. Вы можете построить его самостоятельно, либо использовать существующие варианты, такие как Azure AI Search.
3. PDF Creater Class: Настройте PDF Reader для извлечения данных для системы RAG. Конфигурации тонкой настройки, чтобы обеспечить плавную работу.

Плюсы и минусы весны

Преимущества

• Утопленная интеграция: упрощает интеграцию AI в приложения Java с помощью абстракций и автоматической конфигурации.
• Гибкие поставщики: легко переключаться между поставщиками ИИ без основных изменений кода.
• Интеграция бесшовной экосистемы: безупречно работает с другими весенними проектами, такими как Spring Boot, Spring Data и Spring Cloud.
• Поддержка RAG: расширяет возможности LLM, заземляя их в источниках внешних знаний.

Проблемы

• Новый статус проекта: быть относительно молодым, весенний ИИ может не иметь обширной поддержки сообщества и документации по сравнению с более устоявшимися рамками.
• Ограниченное покрытие поставщиков: при поддержке основных поставщиков, диапазон может не соответствовать более широким фреймворкам ИИ.
• Целью Java Focus: в первую очередь разработанные для приложений на базе Java, ограничивая свою привлекательность не Java Developers.

Часто задаваемые вопросы

Какова главная цель Spring AI?

Spring AI стремится упростить интеграцию AI в приложения Java, предлагая абстракции и автоматическую конфигурацию.

Какие поставщики поддерживают Весенний ИИ?

Spring AI поддерживает Openai, Microsoft, Amazon, Google и обнимающееся лицо.

Почему тряпка важна?

RAG улучшает LLM, заземляя их на внешних источниках знаний, повышая точность и актуальность.

Что такое векторные базы данных и как они вписываются?

Векторные базы данных хранят и получают высокоразмерные векторы данных, обеспечивая поиск сходства на основе содержания. Они жизненно важны для тряпичных приложений.

С чего начать с Spring AI?

Начните с инициализации проекта Spring Boot, добавления зависимостей, получения ключа API OpenAI и настройки вашего приложения.

Связанные вопросы

Как Spring AI по сравнению с Лэнгкейном?

Spring AI фокусируется на бесшовной интеграции в весенней экосистеме, что делает его веским выбором для весенних проектов. В то время как Langchain универсален, выравнивание Spring AI с помощью Spring Tools отличает его.