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快速seo整站优化排行,网页设计与制作投稿,烟台做网站多钱,网站建设公司做网站需要注意什么Spring AI 详细指南 一、Spring AI 概述 1.1 什么是 Spring AI Spring AI 是一个旨在简化包含人工智能功能应用程序开发的框架项目#xff0c;它消除了不必要的复杂性。该项目借鉴了著名的 Python 项目#xff08;如 LangChain 和 LlamaIndex#xff09;的灵感#xff0c;但…Spring AI 详细指南一、Spring AI 概述1.1 什么是 Spring AISpring AI 是一个旨在简化包含人工智能功能应用程序开发的框架项目它消除了不必要的复杂性。该项目借鉴了著名的 Python 项目如 LangChain 和 LlamaIndex的灵感但并非这些项目的直接移植。Spring AI 的核心理念是生成式 AI 应用的下一波浪潮不仅限于 Python 开发者而是将在多种编程语言中普及。1.2 Spring AI 干什么用Spring AI 主要用于以下场景快速集成 AI 模型支持 OpenAI、Microsoft、Amazon、Google、Hugging Face 等主要模型提供商构建智能应用支持聊天、文本生成图像、音频转录、文本转语音等多种模型类型数据向量化存储支持 Apache Cassandra、Azure Vector Search、Chroma、Milvus、MongoDB Atlas 等主流向量数据库企业级应用开发通过 Spring Boot 自动配置和启动器简化 AI 集成1.3 为什么选择 Spring AI核心优势提供跨 AI 提供商的可移植 API支持 POJO 映射简化开发内置函数调用机制便于与外部系统集成完善的 Spring Boot 集成降低学习成本二、Spring AI 核心特性2.1 模型支持Spring AI 提供了丰富的模型类型支持支持的模型类型Chat Models对话模型支持同步和流式 APIText to Image Models文本生成图像模型Audio Transcription Models音频转录模型Text to Speech Models文本转语音模型Embedding Models嵌入模型用于文本向量化支持的提供商OpenAI包括 Azure OpenAIMicrosoftAmazon BedrockGoogle Vertex AIHugging FaceZhiPu AI以及更多…2.2 向量数据库集成Spring AI 提供了统一的向量存储抽象支持主流向量数据库Apache CassandraAzure Vector SearchChromaMilvusMongoDB AtlasNeo4jPostgreSQL/PGVectorPineConeQdrantRedisWeaviate特色功能跨提供商的便携式 APISQL 样式的元数据过滤 API自动化的向量存储配置2.3 函数调用机制函数调用是 Spring AI 的一个核心特性它允许将自定义 Java 函数注册到 AI 模型AI 模型智能选择调用已注册的函数连接 LLM 能力与外部工具和 API实现复杂的业务逻辑集成三、实际开发场景与实战案例3.1 智能客服系统场景描述在企业实际开发中智能客服是最常见的 AI 应用场景。我们需要构建一个能够理解用户问题、查询知识库并提供准确回答的客服系统。实现步骤第一步配置项目依赖下面这段代码是 Spring Boot 项目的 pom.xml 配置它引入了 Spring AI 的核心依赖包括 OpenAI 集成和向量数据库支持。这是我们构建智能客服系统的基础。dependencies!-- Spring Boot Starter --dependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-web/artifactId/dependency!-- Spring AI OpenAI 集成 --dependencygroupIdorg.springframework.ai/groupIdartifactIdspring-ai-openai-spring-boot-starter/artifactIdversion1.0.0-M3/version/dependency!-- Spring AI 向量数据库支持 --dependencygroupIdorg.springframework.ai/groupIdartifactIdspring-ai-pgvector-store-spring-boot-starter/artifactIdversion1.0.0-M3/version/dependency/dependencies第二步配置文件设置这个配置文件设置了 OpenAI 的 API 密钥和 PostgreSQL 向量数据库的连接信息。在实际项目中这些配置通常通过环境变量或配置中心管理而不是硬编码。# application.ymlspring:ai:openai:api-key:${OPENAI_API_KEY:your-api-key-here}chat:options:model:gpt-3.5-turbotemperature:0.7vectorstore:pgvector:dimension:1536distance-type:cosineindex-type:ivfflatdatasource:url:jdbc:postgresql://localhost:5432/customer_serviceusername:${DB_USERNAME:postgres}password:${DB_PASSWORD:password}第三步创建客服服务类这个服务类是智能客服系统的核心它整合了文档检索和 AI 对话能力。通过 VectorStore 查询相关文档然后让 ChatModel 基于检索到的内容生成回答。ServiceRequiredArgsConstructorpublicclassCustomerServiceAI{privatefinalChatClientchatClient;privatefinalVectorStorevectorStore;publicStringhandleCustomerQuery(StringcustomerQuery){// 1. 将用户查询向量化并搜索相关文档ListDocumentrelevantDocsvectorStore.similaritySearch(SearchRequest.query(customerQuery).withTopK(5));// 2. 构建上下文信息StringcontextrelevantDocs.stream().map(Document::getContent).collect(Collectors.joining(\n));// 3. 生成回答Stringprompt 作为专业的客服人员请根据以下知识库内容回答用户问题。 如果知识库中没有相关信息请礼貌地说明并提供合理的建议。 知识库内容 {context} 用户问题{query} 请提供准确、友好的回答 ;returnchatClient.prompt().user(prompt).param(context,context).param(query,customerQuery).call().content();}}第四步实现文档向量化服务这个服务负责将企业文档如产品手册、FAQ、政策说明等转换为向量并存储到数据库中。在实际项目中这通常是一个批处理任务定期更新知识库。ServiceRequiredArgsConstructorpublicclassDocumentIndexingService{privatefinalVectorStorevectorStore;privatefinalEmbeddingModelembeddingModel;Scheduled(cron0 0 2 * * ?)// 每天凌晨2点更新publicvoidindexDocuments(){// 1. 读取需要索引的文档ListDocumentdocumentsloadDocumentsFromSources();// 2. 向量化并存储vectorStore.add(documents);log.info(成功索引 {} 个文档,documents.size());}privateListDocumentloadDocumentsFromSources(){ListDocumentdocumentsnewArrayList();// 从数据库加载FAQdocuments.addAll(loadFAQs());// 从文件系统加载产品手册documents.addAll(loadProductManuals());// 从CMS加载政策文档documents.addAll(loadPolicyDocuments());returndocuments;}}第五步创建 REST 控制器这个控制器提供 HTTP API 接口允许前端应用调用智能客服功能。在实际项目中还需要添加用户认证、请求限流、日志记录等功能。RestControllerRequestMapping(/api/customer-service)RequiredArgsConstructorpublicclassCustomerServiceController{privatefinalCustomerServiceAIcustomerServiceAI;PostMapping(/query)publicResponseEntityQueryResponsehandleQuery(RequestBodyQueryRequestrequest){StringanswercustomerServiceAI.handleCustomerQuery(request.getQuery());QueryResponseresponseQueryResponse.builder().query(request.getQuery()).answer(answer).timestamp(LocalDateTime.now()).build();returnResponseEntity.ok(response);}}3.2 电商商品推荐系统场景描述在电商系统中基于用户的浏览历史和行为数据通过 AI 模型生成个性化的商品推荐。这个场景展示了 Spring AI 函数调用功能的实际应用。实现代码第一步定义推荐服务函数这个 Java 函数将被注册为 AI 可调用的函数用于获取用户推荐商品。在实际的电商系统中这个函数会访问用户行为数据库和商品库存系统。ComponentpublicclassProductRecommendationFunctions{privatefinalUserRepositoryuserRepository;privatefinalProductRepositoryproductRepository;BeanDescription(根据用户ID获取个性化商品推荐)publicFunctionProductRecommendationRequest,ListProductgetRecommendations(){returnrequest-{// 1. 获取用户历史行为数据UseruseruserRepository.findById(request.getUserId()).orElseThrow(()-newUserNotFoundException(用户不存在));// 2. 基于用户偏好生成推荐ListProductrecommendationsgenerateRecommendations(user);returnrecommendations;};}privateListProductgenerateRecommendations(Useruser){// 实际项目中这里会有复杂的推荐算法// 这里简化为基于用户标签的商品过滤returnproductRepository.findByCategoryIn(user.getPreferredCategories()).stream().filter(Product::isInStock).limit(10).collect(Collectors.toList());}}第二步推荐对话服务这个服务整合了商品推荐功能与 AI 对话能力能够理解用户的自然语言查询并提供相应的商品推荐。ServiceRequiredArgsConstructorpublicclassShoppingAssistantService{privatefinalChatClientchatClient;publicStringgetShoppingAdvice(StringuserId,StringuserQuery){Stringprompt 你是一个专业的购物助手能够根据用户的需求和偏好提供个性化的商品推荐。 请使用 getRecommendations 函数获取推荐商品然后基于这些推荐给用户提供建议。 用户查询{query} 用户ID{userId} 请提供友好的购物建议 ;returnchatClient.prompt().user(prompt).param(query,userQuery).param(userId,userId).functions(getRecommendations).call().content();}}3.3 文档分析工具场景描述企业文档管理系统需要自动分析和提取文档中的关键信息如合同条款、财务数据等。这个案例展示了 Spring AI 在文档处理方面的应用。实现代码第一步文档分析服务这个服务能够处理各种格式的文档提取关键信息并生成摘要。在实际项目中这通常集成到企业的文档管理系统中。ServiceRequiredArgsConstructorpublicclassDocumentAnalysisService{privatefinalChatClientchatClient;privatefinalDocumentParserdocumentParser;publicDocumentAnalysisResultanalyzeDocument(MultipartFilefile){// 1. 解析文档内容StringdocumentContentdocumentParser.parse(file);// 2. AI 分析文档Stringprompt 请分析以下文档内容提取以下信息 1. 文档类型和主题 2. 关键条款和要点 3. 风险提示如有 4. 行动建议 文档内容 {content} 请以JSON格式返回分析结果 ;StringanalysischatClient.prompt().user(prompt).param(content,documentContent).call().content();// 3. 解析并返回结果returnparseAnalysisResult(analysis);}privateDocumentAnalysisResultparseAnalysisResult(Stringanalysis){try{ObjectMappermappernewObjectMapper();returnmapper.readValue(analysis,DocumentAnalysisResult.class);}catch(Exceptione){// 处理解析错误返回默认结果returnDocumentAnalysisResult.builder().documentType(未知).keyPoints(List.of(解析失败请手动检查)).build();}}}第二步批量文档处理服务这个服务提供了批量处理文档的能力支持异步处理和进度跟踪。在实际的企业应用中这对于处理大量文档非常重要。ServiceRequiredArgsConstructorpublicclassBatchDocumentService{privatefinalDocumentAnalysisServiceanalysisService;privatefinalTaskExecutortaskExecutor;privatefinalMapString,ProcessingStatusprocessingTasksnewConcurrentHashMap();publicStringstartBatchProcessing(ListMultipartFiledocuments){StringtaskIdUUID.randomUUID().toString();// 创建处理状态ProcessingStatusstatusProcessingStatus.builder().taskId(taskId).totalDocuments(documents.size()).processedDocuments(0).status(PROCESSING).startTime(LocalDateTime.now()).build();processingTasks.put(taskId,status);// 异步处理文档taskExecutor.execute(()-processBatch(taskId,documents));returntaskId;}privatevoidprocessBatch(StringtaskId,ListMultipartFiledocuments){ProcessingStatusstatusprocessingTasks.get(taskId);ListDocumentAnalysisResultresultsnewArrayList();for(inti0;idocuments.size();i){try{DocumentAnalysisResultresultanalysisService.analyzeDocument(documents.get(i));results.add(result);// 更新进度status.setProcessedDocuments(i1);status.setResults(results);}catch(Exceptione){log.error(处理文档失败: {},documents.get(i).getOriginalFilename(),e);}}// 标记完成status.setStatus(COMPLETED);status.setEndTime(LocalDateTime.now());}publicProcessingStatusgetProcessingStatus(StringtaskId){returnprocessingTasks.get(taskId);}}四、最佳实践与注意事项5.1 项目结构建议src/main/java/com/company/ai/ ├── config/ # AI 相关配置 ├── service/ # AI 业务服务 ├── functions/ # 自定义函数实现 ├── vector/ # 向量处理相关 ├── prompt/ # 提示词模板 └── controller/ # REST 控制器5.2 配置管理ConfigurationpublicclassAIConfig{BeanConditionalOnProperty(namespring.ai.provider,havingValueopenai)publicChatClientopenAiChatClient(OpenAiChatModelchatModel){returnChatClient.builder(chatModel).build();}BeanConditionalOnProperty(namespring.ai.provider,havingValueazure)publicChatClientazureChatClient(AzureOpenAiChatModelchatModel){returnChatClient.builder(chatModel).build();}}5.3 错误处理与监控ComponentpublicclassAIErrorHandler{EventListenerpublicvoidhandleChatError(ChatErrorEventevent){// 记录错误日志log.error(AI 对话错误: {},event.getMessage(),event.getException());// 发送告警alertService.sendAlert(AI 服务异常,event.getMessage());// 记录指标meterRegistry.counter(ai.chat.error,provider,event.getProvider()).increment();}}5.4 成本控制策略在实际项目中AI 调用成本控制非常重要智能路由根据请求复杂度选择不同的模型请求合并将多个小请求合并处理结果缓存缓存相似问题的答案使用限制为不同用户设置调用频率限制五、总结Spring AI 作为 Spring 生态系统中的 AI 开发框架为企业级 AI 应用提供了强大而灵活的解决方案。通过掌握其核心概念和实战技巧开发者能够构建出高效、可维护的智能应用。关键要点抽象设计Spring AI 的核心是提供跨供应商的统一抽象企业集成与 Spring 生态系统的深度集成是其最大优势实战导向丰富的功能支持实际业务场景的实现持续演进项目活跃不断跟进 AI 技术发展趋势在实际开发中建议从简单的应用场景开始逐步深入到复杂的业务逻辑实现同时注重性能优化和成本控制这样才能在企业环境中成功落地 AI 应用。点赞点赞点赞