掌握Spring AI：使用大語言模型開發智能應用程序
探索春季AI的世界：增強智能應用程序
在不斷發展的技術領域中，人工智能（AI）是整個行業的變革力量。 Spring AI是彈簧生態系統中的動態計劃，為無縫AI集成到Java應用程序中鋪平了道路。本文深入研究了Spring AI的潛力，重點是與大型語言模型（LLMS），檢索增強發電（RAG）和向量數據庫合作的能力。通過探索這些元素，我們將發現Spring AI如何使開發人員能夠制定智能，數據驅動的解決方案。
解開春季AI的基礎知識
從本質上講，Spring AI是一個旨在消除不必要的複雜性的項目，同時將AI功能集成到Java應用程序中。 Spring AI從Langchain和Llamaindex等著名的Python項目中汲取靈感，不是直接的複製品，而是針對包括Java在內的多種編程語言量身定制的通用解決方案。它的主要任務是通過引入抽象和自動配置來使集成過程更加順暢，以使Java開發人員的AI民主化。
Spring AI通過提供基礎抽象來實現這一目標，從而使開發人員可以輕鬆地交換組件。這種靈活性可確保您可以適應最佳的AI提供商和型號類型，而無需大量的代碼庫大部分。無論您是與OpenAI，Microsoft，Amazon，Google或Hugging Face合作，Spring AI都可以覆蓋您。
關鍵功能包括：
- 提供者靈活性：從OpenAI，Microsoft，Amazon，Google和Hugging Face等各種提供商中進行選擇。
- 模型多樣性：支持聊天模型，文本到圖像模型等。
- POJO映射：將AI模型輸出轉換為普通的舊Java對象（POJOS）。
- 向量數據庫支持：與Azure矢量搜索，Chroma，Milvus，Weaviate，Redis，Pinecone和Qdrant一起使用。
- API可移植性：提供用於聊天和嵌入模型的便攜式API。
- 函數調用：啟用與AI模型的高級交互。
- 自動配置：通過Spring Boot的流線設置和配置。
通過檢索增強世代（RAG）革命
通過將信息檢索與文本生成融合，檢索增強發電（RAG）將AI功能提升到了新的水平。 RAG不僅依靠預先訓練的知識，而是利用了數據庫，文檔或API等外部知識來源。在外部數據中，這種基礎使LLM能夠提供不僅準確，而且在上下文相關且最新的響應。
讓我們分解抹布的工作流程：
- 用戶查詢：用戶向系統提交查詢。
- 信息檢索：查詢通過外部知識源（例如向量數據庫）觸發搜索以獲取相關信息。
- 增強：檢索到的信息與原始查詢合併以形成增強提示。
- 文本生成：增強提示將傳遞給LLM，該提示將基於組合輸入生成響應。
RAG的實力在於它在不需要大量重新培訓的情況下增強LLM的能力。通過利用外部知識，抹布模型變得更加聰明，響應更快。
向量數據庫在語義搜索中的作用
向量數據庫在實現有效的相似性搜索方面起著關鍵作用，這對於抹布應用至關重要。與傳統的關係數據庫不同，向量數據庫處理代表數據語義含義的高維數據向量（嵌入）。這允許基於內容相似性而不是精確匹配進行搜索，從而使矢量數據庫非常適合推薦引擎，語義搜索和抹布等任務。
這是對矢量數據庫與關係數據庫的快速比較：
特徵 向量數據庫 關係數據庫 數據表示 高維矢量（嵌入） 結構化數據（表，行，列） 查詢類型 相似性搜索（最近的鄰居搜索） 確切的匹配查詢（SQL） 用例 語義搜索，抹布，推薦系統 交易處理，數據倉庫 索引 矢量數據的專門索引技術 B-Trees，哈希索引
Spring AI支持幾個矢量數據庫，包括Azure矢量搜索，Chroma，Milvus，Weaviate，Redis，Pinecone和Qdrant。選擇正確的數據庫取決於數據量，查詢性能和可擴展性等因素。
掌握春季AI的提示
為了最大程度地利用Spring AI的成功，請考慮以下提示：
定義一個清晰的用例：在進入編碼之前，請確定要使用AI解決的特定問題。定義明確的目標可確保您的努力與現實世界的價值保持一致。
實驗模型：利用Spring AI的靈活性來測試各種提供商的不同模型。比較確定最適合您項目的準確性，延遲和成本。
構建彈簧AI應用程序：實用指南
準備潛水了嗎？讓我們走過步驟，設置一個彈簧AI應用程序。
步驟1：初始化您的項目
首先，使用spring initializr在https://start.spring.io/創建一個新的春季啟動項目。選擇您的首選語言（Java或Kotlin），Spring Boot版本和項目詳細信息。
步驟2：添加必要的依賴關係
在您的pom.xml （maven）或build.gradle （gradle）文件中包含必需的Spring AI依賴項。典型的依賴性包括：
-
spring-boot-starter-web ：用於構建Web應用程序。 -
spring-ai-openai-spring-boot-starter ：與Openai型號集成。 -
spring-ai-spring-boot-starter ：Core Spring AI首發。 -
spring-ai-openai ：開放式特定支持。
步驟3：獲取OpenAI API密鑰
通過在https://www.openai.com/上註冊並生成API密鑰來訪問OpenAI模型。將此密鑰安全地存儲在您的應用程序屬性中。
步驟4：配置您的應用程序
在您的application.properties中設置API鍵。 properties或application.yml文件：
spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY
實施檢索增強發電（RAG）
要實施抹布，請按照以下步驟：
- 添加所需的依賴項：確保您的項目包括必要的Maven依賴關係。
- 創建一個矢量存儲：在您的春季應用程序類中定義
VectorStore bean。您可以自己構建一個，也可以利用Azure AI搜索等現有選項。 - PDF讀取器類：配置PDF讀取器以提取抹布系統的數據。微調配置以確保運行平穩。
春季AI的優缺點
優勢
- 簡化的集成：通過抽象和自動配置簡化AI集成到Java應用程序中。
- 靈活提供者：在沒有重大代碼更改的情況下，輕鬆在AI提供商之間切換。
- 無縫的生態系統集成：與春季靴，春季數據和春季雲等其他春季項目無瑕。
- 抹布的支持：通過將LLM的功能接地在外部知識來源中。
挑戰
- 新項目狀況：與更既定的框架相比，Spring AI還相對年輕，可能缺乏廣泛的社區支持和文檔。
- 有限的提供商覆蓋範圍：在支持主要提供商的同時，該範圍可能與更廣泛的AI框架不符。
- 以Java為中心的重點：主要是為基於Java的應用程序而設計的，限制了其對非Java開發人員的吸引力。
常見問題
春季AI的主要目的是什麼？
Spring AI旨在通過提供抽象和自動配置來簡化AI集成到Java應用程序中。
Spring AI支持哪些提供商？
Spring AI支持OpenAI，Microsoft，Amazon，Google和Hugging Face。
為什麼抹布很重要？
抹布通過將其接地在外部知識源中，從而提高了準確性和相關性來增強llms。
什麼是矢量數據庫，它們如何適合？
向量數據庫存儲並檢索高維數據向量，從而基於內容實現相似性搜索。它們對於破布應用至關重要。
我從哪裡開始春季AI？
首先初始化Spring Boot項目，添加依賴項，獲取OpenAI API密鑰並配置您的應用程序。
相關問題
Spring AI與Langchain相比如何？
Spring AI專注於春季生態系統中的無縫集成，使其成為基於春季的項目的強大選擇。儘管Langchain具有多功能性，但Spring AI與彈簧工具的對齊方式使其與眾不同。
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在不斷發展的技術領域中，人工智能（AI）是整個行業的變革力量。 Spring AI是彈簧生態系統中的動態計劃，為無縫AI集成到Java應用程序中鋪平了道路。本文深入研究了Spring AI的潛力，重點是與大型語言模型（LLMS），檢索增強發電（RAG）和向量數據庫合作的能力。通過探索這些元素，我們將發現Spring AI如何使開發人員能夠制定智能，數據驅動的解決方案。
解開春季AI的基礎知識
從本質上講，Spring AI是一個旨在消除不必要的複雜性的項目，同時將AI功能集成到Java應用程序中。 Spring AI從Langchain和Llamaindex等著名的Python項目中汲取靈感，不是直接的複製品，而是針對包括Java在內的多種編程語言量身定制的通用解決方案。它的主要任務是通過引入抽象和自動配置來使集成過程更加順暢，以使Java開發人員的AI民主化。
Spring AI通過提供基礎抽象來實現這一目標，從而使開發人員可以輕鬆地交換組件。這種靈活性可確保您可以適應最佳的AI提供商和型號類型，而無需大量的代碼庫大部分。無論您是與OpenAI，Microsoft，Amazon，Google或Hugging Face合作，Spring AI都可以覆蓋您。
關鍵功能包括：
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- POJO映射：將AI模型輸出轉換為普通的舊Java對象（POJOS）。
- 向量數據庫支持：與Azure矢量搜索，Chroma，Milvus，Weaviate，Redis，Pinecone和Qdrant一起使用。
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- 增強：檢索到的信息與原始查詢合併以形成增強提示。
- 文本生成：增強提示將傳遞給LLM，該提示將基於組合輸入生成響應。
RAG的實力在於它在不需要大量重新培訓的情況下增強LLM的能力。通過利用外部知識，抹布模型變得更加聰明，響應更快。
向量數據庫在語義搜索中的作用
向量數據庫在實現有效的相似性搜索方面起著關鍵作用，這對於抹布應用至關重要。與傳統的關係數據庫不同，向量數據庫處理代表數據語義含義的高維數據向量（嵌入）。這允許基於內容相似性而不是精確匹配進行搜索，從而使矢量數據庫非常適合推薦引擎，語義搜索和抹布等任務。
這是對矢量數據庫與關係數據庫的快速比較：
| 特徵 | 向量數據庫 | 關係數據庫 |
|---|---|---|
| 數據表示 | 高維矢量（嵌入） | 結構化數據（表，行，列） |
| 查詢類型 | 相似性搜索（最近的鄰居搜索） | 確切的匹配查詢（SQL） |
| 用例 | 語義搜索，抹布，推薦系統 | 交易處理，數據倉庫 |
| 索引 | 矢量數據的專門索引技術 | B-Trees，哈希索引 |
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優勢
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- 無縫的生態系統集成：與春季靴，春季數據和春季雲等其他春季項目無瑕。
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