当前位置: 首页 > news >正文

Spring AI(一)

Spring AI  官网

        Spring AI 是一个用于 AI 工程的应用程序框架。其目标是将 Spring 生态系统设计原则(如可移植性和模块化设计)应用于 AI 领域,并将使用 POJO 作为应用程序的构建块推广到 AI 领域。

        Spring AI 的核心是解决了 AI 集成的根本挑战:将您的企业数据和 API 与 AI 模型连接起来。

特征:

  • 支持所有主要的 AI 模型提供商,例如 Anthropic、OpenAI、Microsoft、Amazon、Google 和 Ollama。支持的模型类型包括:
    • Chat Completion
    • Embedding(https://zhuanlan.zhihu.com/p/164502624)
    • Text to Image(文本到图像)
    • Audio Transcription(音频转录)
    • Text to Speech(文本到语音)
    • Moderation(Moderation 模型介绍-谢先斌的博客)
http://www.dtcms.com/a/215875.html

相关文章:

  • 两种调度Dify工作流的解决方案
  • UBUNTU20.04 配置以QT界面程序代替系统界面启动,以及如何在tty模式下以linuxfb形式启动
  • Java设计模式之代理模式详解
  • 大型三甲医院更换HIS系统全流程分析与经验考察(上)
  • 数据分析实战1(Excel制作报表)
  • Linux系统编程-DAY06
  • Opigno LMS 3.2.7 安装操作记录
  • pyspark实践
  • 火柴INIBOX专业矿机登场,碾压现有Initverse挖矿设备
  • YOLOv4:目标检测的新标杆
  • Pytest自动化测试框架搭建:Jenkins持续集成
  • AI学习搭档:开启终身学习新时代
  • torch cuda 版本安装
  • 【Java】DelayQueue
  • 5.27 day 30
  • 修改SpringBootApplication类的入参后,引用外部yml的启动命令要修改
  • Spring AI 本地Ollama
  • C++ 中的函数包装:std::bind()、std::function<>、函数指针与 Lambda
  • 一个开源的多播放源自动采集在线影视网站
  • 15.进程间通信(一)
  • c++复习_第一天(引用+小众考点)
  • 2025吉林CCPC 题解(前六题)
  • 【NLP基础知识系列课程-Tokenizer的前世今生第四课】生物信息中的 Tokenizer 策略:如何切开一段基因?
  • 【NLP基础知识系列课程-Tokenizer的前世今生第五课】从静态到可学:Tokenizer 的自适应演化之路
  • C/C++的OpenCV的锐化
  • ojs导入显示空白页错误信息
  • Ubuntu 下搭建ESP32 ESP-IDF开发环境,并在windows下用VSCode通过SSH登录Ubuntu开发ESP32应用
  • 【android bluetooth 协议分析 02】【bluetooth hal 层详解 6】【高通蓝牙hal主要流程介绍-下】
  • Jmeter一些元件使用的详细记录
  • 详解MYSQL索引失效问题排查