深入理解Spring AI框架的核心概念
深入理解Spring AI框架的核心概念
前言
在当今人工智能飞速发展的时代，将AI技术集成到应用程序中已成为众多开发者关注的焦点。Spring AI框架为Java开发者提供了便捷的途径来实现这一目标。理解其核心概念对于充分发挥框架的潜力至关重要。本文将详细探讨Spring AI框架使用的核心概念，帮助开发者更好地掌握这一强大工具。
一、模型（Model）
AI模型是处理和生成信息的算法，通过从大型数据集中学习模式来做出预测、生成文本、图像或其他输出。其种类繁多，适用于不同用例。例如ChatGPT以文本输入输出吸引用户，而Midjourney和Stable Diffusion则专注于文本到图像的生成。Spring AI目前支持处理语言、图像和音频形式输入输出的模型，还支持嵌入文本（Embedding Text），这为开发更高级应用场景提供了可能。像GPT这类预训练模型，改变了AI开发模式，开发者无需深厚机器学习背景即可使用。
二、提示（Prompt）
Prompt作为语言基础输入，指导AI模型生成特定输出。在ChatGPT中，它看似只是输入对话框的文本，但实际内涵丰富。其API包含多个文本输入，不同角色如系统角色设定交互背景，用户角色接收用户输入。撰写有效的Prompt是艺术与科学的结合，类似与人类对话。这催生了“Prompt工程”学科，精心设计Prompt可显著提升输出质量，且分享Prompt的实践和研究也在不断发展。
三、提示词模板（Prompt Template）
创建有效的Prompt需建立请求上下文，用用户输入替换部分内容。Spring AI采用开源库StringTemplate实现这一过程。例如“Tell me a {adjective} joke about {content}”这样的模板，通过模型对象填充占位符，渲染后的字符串成为传递给AI模型的Prompt内容。Prompt的数据格式也在不断演变，从简单字符串发展为包含多条消息的复杂格式。
四、嵌入（Embedding）
Embedding是文本、图像或视频的数值表示，通过将其转换为向量来捕捉输入间的关系。开发者无需深入理解其复杂数学理论，了解其在AI系统中的作用即可。在实际应用中，尤其在检索增强生成（RAG）模式里，Embedding意义重大，它能在语义空间中表示数据，帮助文本分类、语义搜索和产品推荐等任务。
五、Token
Token是AI模型工作的基础，模型输入时将单词转换为token，输出时再转换回单词。在英语中，约75%的单词对应一个token。而且在托管AI模型场景下，费用由token使用量决定，模型还有token限制即“上下文窗口”，如ChatGPT3为4K，GPT4有8K、16K和32K等选项。处理超出限制的文本需要特定策略，Spring AI可提供帮助。
六、结构化输出（Structured Output）
AI模型输出通常是字符串形式，即使要求JSON输出，也可能不是期望的数据结构。这催生了专门领域，涉及创建Prompt产生预期输出并转换为可用数据结构。结构化输出转换需要精心设计提示，常需与模型多次交互实现所需格式。
七、将数据和API引入AI模型
由于部分模型数据集有时间限制，如GPT 3.5/4.0仅支持到2021年9月前的数据，因此需要技术让AI模型能处理新数据。主要有三种技术：
- Fine Tuning微调：传统机器学习技术，定制模型并更改内部权重，但对机器学习专家也有挑战，且因模型大小耗费资源，部分模型可能不支持。
- Prompt Stuffing提示词填充：将数据嵌入提示中，需过滤相关数据以适应模型令牌限制，Spring AI库可帮助基于此技术（即检索增强生成RAG）实现解决方案。
- Function Calling函数调用：允许注册自定义函数连接大型语言模型到外部系统API，Spring AI简化了相关代码编写。
八、检索增强生成（RAG）
RAG技术旨在为AI模型提供额外知识输入。涉及从文档读取非结构化数据、转换并写入矢量数据库的ETL管道。转换过程中，需将文档拆分成合适部分，保留语义边界并适应模型令牌限制。处理用户输入时，结合问题和类似文档片段生成提示。ETL管道和ChatClient - RAG分别提供了相关流程和功能启用的信息。
九、函数调用（Function Calling）
大型语言模型存在知识陈旧和无法访问外部数据的问题。Function Calling机制通过允许注册函数连接模型到外部系统API解决这些问题，Spring AI简化了相关代码编写，处理函数调用对话，模型可执行多个函数调用来获取信息并生成最终响应。
十、评估人工智能的回答（Evaluation）
评估AI系统回答的正确性对应用程序的准确性和实用性至关重要。可将用户请求和模型响应作为输入给模型服务，对比响应是否一致。利用矢量数据库中的信息作为补充数据也可增强评估，确定响应相关性。
总结
Spring AI框架的这些核心概念，从模型的基础构建，到提示、模板、嵌入等关键要素，再到将数据引入模型、检索增强生成、函数调用以及评估回答等一系列环节，共同构成了一个完整的体系，帮助开发者将AI功能高效集成到Java应用程序中。通过深入理解这些概念，开发者能够根据具体需求，灵活运用Spring AI框架的各项特性，打造出更智能、更强大的应用。在不断发展的AI领域，持续学习和掌握这些核心概念，将为开发者带来更多创新和突破的可能。