掌握Spring AI：使用大语言模型开发智能应用程序
探索春季AI的世界：增强智能应用程序
在不断发展的技术领域中，人工智能（AI）是整个行业的变革力量。 Spring AI是弹簧生态系统中的动态计划，为无缝AI集成到Java应用程序中铺平了道路。本文深入研究了Spring AI的潜力，重点是与大型语言模型（LLMS），检索增强发电（RAG）和向量数据库合作的能力。通过探索这些元素，我们将发现Spring AI如何使开发人员能够制定智能，数据驱动的解决方案。
解开春季AI的基础知识
从本质上讲，Spring AI是一个旨在消除不必要的复杂性的项目，同时将AI功能集成到Java应用程序中。 Spring AI从Langchain和Llamaindex等著名的Python项目中汲取灵感，不是直接的复制品，而是针对包括Java在内的多种编程语言量身定制的通用解决方案。它的主要任务是通过引入抽象和自动配置来使集成过程更加顺畅，以使Java开发人员的AI民主化。
Spring AI通过提供基础抽象来实现这一目标，从而使开发人员可以轻松地交换组件。这种灵活性可确保您可以适应最佳的AI提供商和型号类型，而无需大量的代码库大部分。无论您是与OpenAI，Microsoft，Amazon，Google或Hugging Face合作，Spring AI都可以覆盖您。
关键功能包括：
- 提供者灵活性：从OpenAI，Microsoft，Amazon，Google和Hugging Face等各种提供商中进行选择。
- 模型多样性：支持聊天模型，文本到图像模型等。
- POJO映射：将AI模型输出转换为普通的旧Java对象（POJOS）。
- 向量数据库支持：与Azure矢量搜索，Chroma，Milvus，Weaviate，Redis，Pinecone和Qdrant一起使用。
- API可移植性：提供用于聊天和嵌入模型的便携式API。
- 函数调用：启用与AI模型的高级交互。
- 自动配置：通过Spring Boot的流线设置和配置。
通过检索增强世代（RAG）革命
通过将信息检索与文本生成融合，检索增强发电（RAG）将AI功能提升到了新的水平。 RAG不仅依靠预先训练的知识，而是利用了数据库，文档或API等外部知识来源。在外部数据中，这种基础使LLM能够提供不仅准确，而且在上下文相关且最新的响应。
让我们分解抹布的工作流程：
- 用户查询：用户向系统提交查询。
- 信息检索：查询通过外部知识源（例如向量数据库）触发搜索以获取相关信息。
- 增强：检索到的信息与原始查询合并以形成增强提示。
- 文本生成：增强提示将传递给LLM，该提示将基于组合输入生成响应。
RAG的实力在于它在不需要大量重新培训的情况下增强LLM的能力。通过利用外部知识，抹布模型变得更加聪明，响应更快。
向量数据库在语义搜索中的作用
向量数据库在实现有效的相似性搜索方面起着关键作用，这对于抹布应用至关重要。与传统的关系数据库不同，向量数据库处理代表数据语义含义的高维数据向量（嵌入）。这允许基于内容相似性而不是精确匹配进行搜索，从而使矢量数据库非常适合推荐引擎，语义搜索和抹布等任务。
这是对矢量数据库与关系数据库的快速比较：
特征 向量数据库 关系数据库 数据表示 高维矢量（嵌入） 结构化数据（表，行，列） 查询类型 相似性搜索（最近的邻居搜索） 确切的匹配查询（SQL） 用例 语义搜索，抹布，推荐系统 交易处理，数据仓库 索引 矢量数据的专门索引技术 B-Trees，哈希索引
Spring AI支持几个矢量数据库，包括Azure矢量搜索，Chroma，Milvus，Weaviate，Redis，Pinecone和Qdrant。选择正确的数据库取决于数据量，查询性能和可扩展性等因素。
掌握春季AI的提示
为了最大程度地利用Spring AI的成功，请考虑以下提示：
定义一个清晰的用例：在进入编码之前，请确定要使用AI解决的特定问题。定义明确的目标可确保您的努力与现实世界的价值保持一致。
实验模型：利用Spring AI的灵活性来测试各种提供商的不同模型。比较确定最适合您项目的准确性，延迟和成本。
构建弹簧AI应用程序：实用指南
准备潜水了吗？让我们走过步骤，设置一个弹簧AI应用程序。
步骤1：初始化您的项目
首先，使用spring initializr在https://start.spring.io/创建一个新的春季启动项目。选择您的首选语言（Java或Kotlin），Spring Boot版本和项目详细信息。
步骤2：添加必要的依赖关系
在您的pom.xml （maven）或build.gradle （gradle）文件中包含必需的Spring AI依赖项。典型的依赖性包括：
-
spring-boot-starter-web ：用于构建Web应用程序。 -
spring-ai-openai-spring-boot-starter ：与Openai型号集成。 -
spring-ai-spring-boot-starter ：Core Spring AI首发。 -
spring-ai-openai ：开放式特定支持。
步骤3：获取OpenAI API密钥
通过在https://www.openai.com/上注册并生成API密钥来访问OpenAI模型。将此密钥安全地存储在您的应用程序属性中。
步骤4：配置您的应用程序
在您的application.properties中设置API键。properties或application.yml文件：
spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY
实施检索增强发电（RAG）
要实施抹布，请按照以下步骤：
- 添加所需的依赖项：确保您的项目包括必要的Maven依赖关系。
- 创建一个矢量存储：在您的春季应用程序类中定义
VectorStore bean。您可以自己构建一个，也可以利用Azure AI搜索等现有选项。 - PDF读取器类：配置PDF读取器以提取抹布系统的数据。微调配置以确保运行平稳。
春季AI的优缺点
优势
- 简化的集成：通过抽象和自动配置简化AI集成到Java应用程序中。
- 灵活提供者：在没有重大代码更改的情况下，轻松在AI提供商之间切换。
- 无缝的生态系统集成：与春季靴，春季数据和春季云等其他春季项目无瑕。
- 抹布的支持：通过将LLM的功能接地在外部知识来源中。
挑战
- 新项目状况：与更既定的框架相比，Spring AI还相对年轻，可能缺乏广泛的社区支持和文档。
- 有限的提供商覆盖范围：在支持主要提供商的同时，该范围可能与更广泛的AI框架不符。
- 以Java为中心的重点：主要是为基于Java的应用程序而设计的，限制了其对非Java开发人员的吸引力。
常见问题
春季AI的主要目的是什么？
Spring AI旨在通过提供抽象和自动配置来简化AI集成到Java应用程序中。
Spring AI支持哪些提供商？
Spring AI支持OpenAI，Microsoft，Amazon，Google和Hugging Face。
为什么抹布很重要？
抹布通过将其接地在外部知识源中，从而提高了准确性和相关性来增强llms。
什么是矢量数据库，它们如何适合？
向量数据库存储并检索高维数据向量，从而基于内容实现相似性搜索。它们对于破布应用至关重要。
我从哪里开始春季AI？
首先初始化Spring Boot项目，添加依赖项，获取OpenAI API密钥并配置您的应用程序。
相关问题
Spring AI与Langchain相比如何？
Spring AI专注于春季生态系统中的无缝集成，使其成为基于春季的项目的强大选择。尽管Langchain具有多功能性，但Spring AI与弹簧工具的对齐方式使其与众不同。
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解开春季AI的基础知识
从本质上讲，Spring AI是一个旨在消除不必要的复杂性的项目，同时将AI功能集成到Java应用程序中。 Spring AI从Langchain和Llamaindex等著名的Python项目中汲取灵感，不是直接的复制品，而是针对包括Java在内的多种编程语言量身定制的通用解决方案。它的主要任务是通过引入抽象和自动配置来使集成过程更加顺畅，以使Java开发人员的AI民主化。
Spring AI通过提供基础抽象来实现这一目标，从而使开发人员可以轻松地交换组件。这种灵活性可确保您可以适应最佳的AI提供商和型号类型，而无需大量的代码库大部分。无论您是与OpenAI，Microsoft，Amazon，Google或Hugging Face合作，Spring AI都可以覆盖您。
关键功能包括：
- 提供者灵活性：从OpenAI，Microsoft，Amazon，Google和Hugging Face等各种提供商中进行选择。
- 模型多样性：支持聊天模型，文本到图像模型等。
- POJO映射：将AI模型输出转换为普通的旧Java对象（POJOS）。
- 向量数据库支持：与Azure矢量搜索，Chroma，Milvus，Weaviate，Redis，Pinecone和Qdrant一起使用。
- API可移植性：提供用于聊天和嵌入模型的便携式API。
- 函数调用：启用与AI模型的高级交互。
- 自动配置：通过Spring Boot的流线设置和配置。
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通过将信息检索与文本生成融合，检索增强发电（RAG）将AI功能提升到了新的水平。 RAG不仅依靠预先训练的知识，而是利用了数据库，文档或API等外部知识来源。在外部数据中，这种基础使LLM能够提供不仅准确，而且在上下文相关且最新的响应。
让我们分解抹布的工作流程：
- 用户查询：用户向系统提交查询。
- 信息检索：查询通过外部知识源（例如向量数据库）触发搜索以获取相关信息。
- 增强：检索到的信息与原始查询合并以形成增强提示。
- 文本生成：增强提示将传递给LLM，该提示将基于组合输入生成响应。
RAG的实力在于它在不需要大量重新培训的情况下增强LLM的能力。通过利用外部知识，抹布模型变得更加聪明，响应更快。
向量数据库在语义搜索中的作用
向量数据库在实现有效的相似性搜索方面起着关键作用，这对于抹布应用至关重要。与传统的关系数据库不同，向量数据库处理代表数据语义含义的高维数据向量（嵌入）。这允许基于内容相似性而不是精确匹配进行搜索，从而使矢量数据库非常适合推荐引擎，语义搜索和抹布等任务。
这是对矢量数据库与关系数据库的快速比较：
| 特征 | 向量数据库 | 关系数据库 |
|---|---|---|
| 数据表示 | 高维矢量（嵌入） | 结构化数据（表，行，列） |
| 查询类型 | 相似性搜索（最近的邻居搜索） | 确切的匹配查询（SQL） |
| 用例 | 语义搜索，抹布，推荐系统 | 交易处理，数据仓库 |
| 索引 | 矢量数据的专门索引技术 | B-Trees，哈希索引 |
Spring AI支持几个矢量数据库，包括Azure矢量搜索，Chroma，Milvus，Weaviate，Redis，Pinecone和Qdrant。选择正确的数据库取决于数据量，查询性能和可扩展性等因素。
掌握春季AI的提示
为了最大程度地利用Spring AI的成功，请考虑以下提示：
定义一个清晰的用例：在进入编码之前，请确定要使用AI解决的特定问题。定义明确的目标可确保您的努力与现实世界的价值保持一致。
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步骤4：配置您的应用程序
在您的application.properties中设置API键。properties或application.yml文件：
spring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY实施检索增强发电（RAG）
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