网站建设子栏目怎么弄,建设个人网银网站,深圳网站制作建设服务公司,北京海淀网络公司Spring AI #xff1a;java做ai应用的最好选择
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Spring AI正是为解决这一问题而生#xff0c;它提供了一套统一的接口#xff0c;使得AI功…
Spring AI java做ai应用的最好选择
过去Java在AI应用开发方面缺乏一个高效且易于集成的框架这限制了开发者快速构建和部署智能应用程序的能力。
Spring AI正是为解决这一问题而生它提供了一套统一的接口使得AI功能能够以一种标准化的方式被集成到现有的Java项目中。
此外Spring AI与原有的Spring生态系统完美兼容这意味着已经熟悉Spring框架的开发者可以无缝过渡到使用AI技术无需学习全新的工具或语言。
同时Spring AI也充分利用了Java面向对象编程的优势允许开发者通过熟悉的编程模式来操作复杂的AI模型和算法从而加速了从概念验证到生产环境的整个过程。
Spring AI极大地简化了在Java平台上构建智能应用的过程促进了AI技术在更广泛场景中的应用。 Spring AI 框架的关键功能组件介绍 * 模型Model
一句话说明模型是Spring AI的基础组件能够执行各种自然语言处理任务如文本生成、分类、翻译等。输入输出举例
输入“请写一篇关于环保的文章。”
输出“环境保护是我们共同的责任。随着工业化进程的加速环境问题日益严峻……” * 提示词模板Prompt Template
一句话说明通过预定义好的结构化格式来帮助快速构建复杂的指令或请求。输入输出举例
输入模板“{角色}在{地点}做{活动}。”参数角色孙悟空 、 地点花果山 、 活动七十二变具体实例化后输入“孙悟空在花果山练习七十二变。” * 嵌入Embedding
一句话说明将文本转换为数值向量表示形式便于进行相似度计算或其他数学运算。输入输出举例
输入“今天天气真好”
输出一个高维空间中的向量例如[0.1, 0.5, -0.3, ...] * 结构化输出Structured Output
一句话说明使AI生成的内容遵循特定的数据结构便于后续处理或分析。输入输出举例
输入“列出我接下来一周的日程安排。”
输出{Monday: Meeting at 9AM, Tuesday: Dinner with friends at 7PM, ...} 系统会自动转换为对应Java的pojo对象。 * 检索增强生成RAG
一句话说明结合外部知识库的信息来提高回答的质量和准确性。输入输出举例
输入“告诉我关于太阳系的一些有趣事实。”
输出“太阳系由八大行星组成其中水星是最小也是最接近太阳的行星。土星以其壮观的环系统而闻名……” * 函数调用Function Calling
一句话说明允许AI根据需要直接调用外部API或函数完成特定任务。输入输出举例
输入“查询北京今天的天气情况。”
输出调用了天气API并返回了结果如“今天北京晴朗气温介于10°C到20°C之间。” * 向量存储
一句话说明用于保存大量文本嵌入向量并支持高效检索相似文档。输入输出举例
输入一段描述某种技术的文章。
输出找到与该文章主题相近的其他文章列表。
Spring AI Alibaba阿里云支持的智能应用开发框架
Spring AI Alibaba是阿里巴巴推出的一个专注于人工智能应用开发的框架它基于Spring生态系统构建旨在简化AI应用程序的开发流程。通过集成阿里云的强大算力和丰富的机器学习模型库Spring AI Alibaba为开发者提供了一个高效、易用的平台来创建智能服务。其核心优势在于能够无缝对接国产大模型如通义千问等支持快速部署与调优同时该框架还强调了安全性、稳定性和可扩展性使得企业级AI解决方案的实现变得更加简单快捷。此外Spring AI Alibaba提供了详尽的文档和社区支持帮助开发者轻松上手并充分利用阿里云资源进行创新。
使用Spring AI Alibaba开发聊天应用的详细指南
要基于Spring AI Alibaba实现一个支持流式返回的聊天API首先需要确保你的开发环境已经配置好Java以及Maven。接下来我们将通过几个步骤来构建这个应用创建项目结构、添加依赖项、配置应用程序、编写服务层逻辑、设置控制器以处理HTTP请求并最终测试我们的API。
接下来需要添加必要的Maven仓库和项目依赖项。由于Spring AI Alibaba的某些版本尚未提交到Maven中央仓库因此还需指定额外的仓库地址。
Maven仓库配置
在pom.xml中添加如下仓库定义
repositoriesrepositoryidsonatype-snapshots/idurlhttps://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots/urlsnapshotsenabledtrue/enabled/snapshots/repositoryrepositoryidspring-milestones/idnameSpring Milestones/nameurlhttps://repo.spring.io/milestone/urlsnapshotsenabledfalse/enabled/snapshots/repositoryrepositoryidspring-snapshots/idnameSpring Snapshots/nameurlhttps://repo.spring.io/snapshot/urlreleasesenabledfalse/enabled/releases/repository/repositories添加依赖
在pom.xml中加入对Spring AI Alibaba的支持依赖以及Spring Boot的依赖声明
parent!-- Spring Boot Starter Parent --dependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-parent/artifactIdversion3.3.4/versionrelativePath //parent!-- Spring AI Alibaba Starter --dependencygroupIdcom.alibaba.cloud.ai/groupIdartifactIdspring-ai-alibaba-starter/artifactIdversion1.0.0-M2/version/dependency!-- Other dependencies as needed --
/dependencies4. 设置应用属性
在项目的application.properties文件中配置之前获取的API Key和其他可能需要的参数
spring.ai.dashscope.api-key${AI_DASHSCOPE_API_KEY}
同时确保你已经在系统环境变量中设置了AI_DASHSCOPE_API_KEY或者直接替换${AI_DASHSCOPE_API_KEY}为实际值。
5. 编写Controller以支持CORS和流式响应
现在我们来编写一个Controller类它将处理GET请求、启用CORS并使用Flux作为输出类型。
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import reactor.core.publisher.Flux;RestController
RequestMapping(/ai)
CrossOrigin(origins *) // 允许所有来源跨域访问
public class ChatController {private final ChatClient chatClient;Autowiredpublic ChatController(ChatClient.Builder builder) {this.chatClient builder.build();}GetMapping(value /steamChat, produces MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)public FluxString steamChat(RequestParam String input) {return chatClient.prompt().user(input).stream().content();}
}
这里使用了CrossOrigin注解允许来自任何源的请求访问此端点。注意路径设置为/steamChat并且通过produces指定了响应类型为文本事件流Text Event Stream, 即SSE。chatClient.prompt().user(input).stream().content()这行代码负责根据用户输入调用AI服务并以流的形式返回结果。
6. 测试API
现在可以通过发送POST请求到/api/chat来测试这个聊天API。你可以使用Postman或者其他工具来进行测试记得设置Content-Type为application/json并将消息作为JSON字符串发送。
以上就是基于Spring AI Alibaba构建一个简单的聊天API的所有步骤。请根据实际需求调整代码细节并参考阿里云官方文档获取更多关于如何使用其SDK的信息。
