惧怕人工智能不如拥抱人工智能，聊聊如何使用Spring AI框架快速开发大模型项目

自ChatGPT出现以来，技术圈子里人人自危，导致大家心态越来越浮躁，生怕努力学习来的技术最后被人工智能轻易替代变得一文不值。其实换个角度来说大家也不用过于担心，社会的向前发展，生产力工具的优化更迭导致效率的提升是不变的主题，既然发展大势不可逆，何不端正心态，拥抱变化，让更先进的工具助力我们更好的工作生活。

Spring AI是什么？

Spring AI是一个由Spring官方社区推出的项目，旨在简化Java AI应用程序的开发。以下是对Spring AI的详细介绍：

• 定位与目标：Spring AI是AI工程师的一个应用框架，它的目标是将Spring生态系统的设计原则（如可移植性和模块化设计）应用于AI领域，并推广使用POJO（Plain Old Java Object，即简单的Java对象）作为AI领域应用程序的构建块。

• 技术特点：基于Spring框架：Spring AI基于Spring框架，允许开发者轻松将其集成到现有的Spring项目中。

• 语义分析和自然语言处理：Spring AI结合了先进的语义分析和自然语言处理技术，能够理解和处理用户的自然语言输入。

• 灵活的集成方式：Spring AI提供了简洁的API和注解，允许开发者根据自己的需求灵活地集成到项目中，并与其他人工智能技术结合。

• 支持数据库交互：Spring AI可以与数据库进行交互，帮助开发者将用户的自然语言查询转换为SQL查询，并执行相应的数据库操作。

功能：

• 大模型对接：Spring AI提供多种大模型服务对接能力，包括业界大多数主流大模型服务等。

• 模型解析：支持灵活的Prompt Template和模型输出解析（Output Parsing）能力。

• AIGC支持：支持多模态的生成式AI能力，如对话、文生图、文生语音等。

• 调用能力：提供通用的可移植的API以访问各类模型服务和Embedding服务，支持同步和流式调用，同时也支持传递特定模型的定制参数。

• RGA插件：支持RAG（Retriever-Augmented Generation）能力的基础组件，包括DocumentLoader、TextSplitter、EmbeddingClient、VectorStore等。

• 自然语言查询处理：Spring AI可以接收用户的自然语言输入，并进行语义分析和处理，以理解用户的意图并给出相应的响应。

• 智能化的用户交互：Spring AI可用于构建智能化的用户界面，如智能客服系统、智能搜索引擎等，提供更加智能化的用户交互体验。

实验性质：

目前，Spring AI还处于实验性项目阶段，但已经集成了OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、Ollama等API，为开发者提供了丰富的选择和便捷的开发体验。

应用示例：

开发者可以使用Spring AI快速开发出基于ChatGPT的对话应用程序，通过调用Spring AI提供的接口，轻松实现与ChatGPT的对话交互。

综上所述，Spring AI是一个功能丰富、易于集成的AI应用框架，旨在帮助Java开发者更加便捷地开发AI应用程序。

如何使用Spring AI框架？

Spring AI的使用涉及几个关键步骤，以下是一个清晰的使用流程：

环境准备：
确保你的开发环境满足Spring AI的要求。通常需要Java 17和Spring Boot 3.2.4等版本。

创建项目并引入依赖：

<dependencies>  
    <dependency>  
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>  
        <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>  
    dependency>  
    <dependency>  
        <groupId>org.springframework.aigroupId>  
        <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starterartifactId>  
        <version>相应版本号version>  
    dependency>  
      
dependencies>

如果需要集成其他AI库（如TensorFlow），还需要添加相应的依赖。

创建一个新的Spring Boot项目，并在项目的pom.xml文件中添加Spring AI相关的依赖，例如spring-ai-openai-spring-boot-starter。

• 配置Spring AI：根据你的需求配置Spring AI的相关参数。例如，你可能需要配置AI模型的路径、服务地址等。

• 加载AI模型：在Spring Boot应用程序启动时，加载AI模型。这可以通过创建一个Bean来实现，加载TensorFlow模型的方式。

• 编写业务逻辑：根据你的业务需求，编写与AI模型交互的代码。这可能包括预处理输入数据、调用模型进行推理、后处理输出结果等步骤。

• 测试与部署：在本地环境中测试你的Spring AI应用程序，确保它能够正确加载模型并处理业务逻辑。

• 将应用程序部署到生产环境，并监控其性能和稳定性。

• 文档与支持：查阅Spring AI的官方文档和社区支持，以获取更多关于使用和维护Spring AI的信息。

由于Spring AI是一个不断发展的项目，具体的使用方法和步骤可能会随着版本的更新而发生变化。因此，建议经常查阅官方文档和社区资源以获取最新的信息。

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