2026/6/10 21:40:45
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介绍Spring AI 项目旨在简化集成人工智能功能的应用开发流程#xff0c;避免引入不必要的复杂性。
该项目从 LangChain、LlamaIndex 等知名 Python 项目中汲取灵感#xff0c;但并非这些项目的直接移植版本。项目的创立理念是#xff1a;下一代生成式人工智能应用不会仅…概述介绍Spring AI 项目旨在简化集成人工智能功能的应用开发流程避免引入不必要的复杂性。该项目从 LangChain、LlamaIndex 等知名 Python 项目中汲取灵感但并非这些项目的直接移植版本。项目的创立理念是下一代生成式人工智能应用不会仅面向 Python 开发者而是将普及到多种编程语言生态中。Spring AI 旨在解决人工智能集成的核心挑战将企业数据与 API 同人工智能模型打通。Spring AI 提供了一系列抽象层作为开发人工智能应用的基础。这些抽象层具备多种实现方案能够以最少的代码改动轻松实现组件替换。Spring AI 提供以下功能特性为对话Chat、文本转图片text-to-image和嵌入向量Embedding模型提供跨人工智能服务商的可移植 API 支持同时兼容同步和流式 API 两种调用方式也支持访问各模型的专属特性。支持所有主流人工智能模型提供商例如 Anthropic、OpenAI、微软Microsoft、亚马逊Amazon、谷歌Google和 Ollama。支持的模型类型包括对话补全Chat Completion嵌入向量生成Embedding文本转图片Text to Image音频转文字Audio Transcription文本转语音Text to Speech内容审核Moderation结构化输出Structured Outputs—— 将人工智能模型的输出结果映射为简单 Java 对象POJOs。支持所有主流向量数据库提供商例如 Apache Cassandra、Azure 向量搜索Azure Vector Search、Chroma、MilvusMilvus 向量数据库、MongoDB Atlas、Neo4j、Oracle甲骨文、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Qdrant、Redis分布式缓存数据库和 Weaviate。跨向量存储提供商的可移植 API包括创新的类 SQL 元数据过滤 API。工具 / 函数调用Tools/Function Calling—— 允许模型请求执行客户端工具和函数从而根据需求获取必要的实时信息。可观测性Observability—— 提供对人工智能相关操作的深度洞察。面向数据工程的文档导入 ETL 框架。人工智能模型评估AI Model Evaluation—— 提供实用工具以助力评估生成内容并防范幻觉响应的产生。面向人工智能模型与向量存储的 Spring Boot 自动配置Auto Configuration及启动器Starters。对话客户端 APIChatClient API—— 用于与人工智能对话模型交互的流式 APIFluent API语法风格与 WebClient、RestClient API 一脉相承。增强器 APIAdvisors API—— 封装生成式人工智能的常用模式对往返于大语言模型LLMs的数据进行转换并支持跨多种模型与应用场景的可移植性。支持对话记忆Chat Conversation Memory与检索增强生成Retrieval Augmented Generation, RAG。这套功能集支持你实现各类常见应用场景例如「基于文档的问答」或「与文档对话」。概念部分Concepts提供了人工智能核心概念的宏观概述以及这些概念在 Spring AI 中的具体实现形式。快速入门部分Getting Started将指导你创建首个人工智能应用。后续章节将以代码为核心导向深入探讨每个组件的细节及各类常见应用场景。