为java工程师准备的AI开发框架spring-ai

yund56 2025-06-02 22:04 20 浏览

Spring AI概述

Spring AI 项目为开发人工智能应用提供了一套适配 Spring 框架的 API 和抽象层。其目标是将 Spring 生态系统的设计原则（如可移植性和模块化设计）应用于人工智能领域，并推动将 POJO（普通 Java 对象）作为构建应用程序的基本单元这一理念在 AI 领域的普及。

从核心来看，Spring AI 解决了人工智能集成的根本挑战：将企业数据和 API 与人工智能模型连接起来。

该项目从 LangChain 和 LlamaIndex 等知名 Python 项目中汲取灵感，但 Spring AI 并非这些项目的直接移植版本。该项目创立的理念是：下一代生成式人工智能应用将不仅面向 Python 开发者，而是会在多种编程语言中广泛普及。

Spring AI功能

支持所有主流人工智能模型提供商，如 Anthropic、OpenAI、微软、亚马逊、谷歌和 Ollama。支持的模型类型包括：

Chat Completion聊天补全
Embedding 嵌入
Text to Image 文本转图像
Audio Transcription 音频转录
Text to Speech 文本转语音
Moderation 内容审核

提供跨人工智能提供商的可移植 API，支持同步和流式传输选项，同时也可访问特定于模型的功能。
结构化输出 - 将人工智能模型的输出映射到 POJO（普通 Java 对象）。支持所有主流向量数据库提供商，如 Apache Cassandra、Azure Vector Search、Chroma、Milvus、MongoDB Atlas、MariaDB、Neo4j、Oracle、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Qdrant、Redis 和 Weaviate。
跨向量存储提供商的可移植 API，包括新型的类 SQL 元数据过滤 API

工具 / 函数调用 - 允许模型请求执行客户端工具和函数，从而根据需要访问必要的实时信息。
可观测性 - 提供与人工智能相关操作的洞察。
文档注入 ETL 框架（用于数据工程）。
人工智能模型评估 - 帮助评估生成内容并防范幻觉响应的实用工具。
ChatClient API - 用于与人工智能聊天模型通信的流畅 API，习惯上类似于 WebClient 和 RestClient API。
Advisors API - 封装常见的生成式人工智能模式，转换发送到语言模型（LLM）和从语言模型返回的数据，并提供跨各种模型和用例的可移植性。
支持聊天对话记忆和检索增强生成（RAG）。

所有人工智能模型和向量存储的 Spring Boot 自动配置和启动器 - 可使用 start.spring.io 选择所需的模型或向量存储。

项目地址：
spring-projects/spring-ai: An Application Framework for AI Engineering

经典c语言程序设计100例

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Spring AI功能

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