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欢迎关注评论私信交流~ SpringAI 在 AI 编程领域延续了Spring的诸多优势#xff0c;从易于集成、到通用… 开发界面引擎交付副驾——重写全栈法则AI原生的倍速造应用流 你好这里是nine[谈架构]系列。
欢迎关注评论私信交流~ SpringAI 在 AI 编程领域延续了Spring的诸多优势从易于集成、到通用API设计进行模型切换等。 SpringAI为什么好用
1. 易于集成
Spring 生态系统基于 Spring Boot 构建继承了其强大的依赖注入、自动配置和应用启动特性。无缝集成可以轻松地与其他 Spring 项目如 Spring Data, Spring Cloud结合使用形成完整的解决方案。
2. 丰富的模型支持
多平台支持支持多种主流 AI 平台如 OpenAI, Hugging Face, IBM Watson 等满足不同用户的需求。灵活扩展用户可以根据需要添加新的 AI 模型或服务只需遵循现有的模块化设计模式。
3. 高效的开发体验
自动配置通过 Spring Boot 的自动配置机制减少了繁琐的手动配置工作。文档齐全提供了详尽的文档和示例代码帮助开发者快速上手。
4. 性能优化
批处理支持部分模型支持批量处理请求提高了处理效率。重试机制引入了 spring-ai-retry 模块增强了系统的容错能力确保在不稳定网络环境下也能稳定运行。
5. 社区支持
活跃社区作为 Spring 官方项目的一部分拥有庞大的开发者社区和丰富的资源支持。持续更新定期发布新版本修复 bug 并引入新特性保持项目的活力和竞争力。 从SpringAI源码看设计
1. 模块化设计 核心模块 (spring-ai-core) 提供了 AI 编程的核心领域模型和接口。包含了如 Document, EmbeddingModel, ChatClient 等基础类。定义了通用的工具类和辅助函数。 模型支持模块 每个 AI 模型如 Ollama, WatsonX, Bedrock, QianFan 等都有独立的模块。这些模块依赖于 spring-ai-core并实现了特定 AI 服务的客户端和配置。例如spring-ai-ollama 模块提供了对 Ollama 模型的支持并集成了 Jackson 库用于 JSON 处理。 向量存储模块 支持多种向量数据库如 Elasticsearch, Cassandra, MongoDB, Pinecone 等。提供了统一的 API 来与这些数据库进行交互方便用户选择合适的存储方案。 文档读取器模块 包含了 PDF、Markdown 和 Tika 文档读取器用于处理不同格式的文本文件。提供了灵活的配置选项以适应不同的应用场景。 自动配置模块 (spring-ai-spring-boot-autoconfigure) 利用 Spring Boot 的自动配置机制简化了应用程序的初始化过程。提供了针对不同 AI 模型和服务的自动配置类减少了用户的配置负担。
2. 依赖管理
使用 Maven 进行依赖管理确保所有子模块共享相同的版本控制。通过 BOMBill of Materials文件统一管理依赖版本避免版本冲突。引入了诸如 Jackson、Micrometer、JUnit 等常用库增强了项目的可扩展性和测试能力。
3. 配置灵活性
提供了丰富的配置属性允许用户自定义 AI 模型的行为。例如BedrockTitanEmbeddingProperties 类允许用户配置 Titan Embedding 模型的启用状态、模型名称和输入类型。
4. 集成测试
各个模块都包含了详细的单元测试和集成测试确保功能的正确性。使用了 Testcontainers 和 Docker Compose 来模拟外部服务如 Redis、Elasticsearch 等提高了测试环境的真实性和可靠性。 案例
其他类似的框架还有
hncboy/ai-beehiveAI 蜂巢基于 Java 使用 Spring Boot 3 和 JDK 17支持的功能有 ChatGPT、OpenAi Image、Midjourney、NewBing、文心一言等等。alibaba/spring-ai-alibaba整合阿里生态基于SpringAI开发的框架。
更多使用demo可以查看 ThomasVitale/llm-apps-java-spring-ai 。该项目提供了文本、语音、向量库等相关模型的集成示例。
