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引言

各位Java开发者们,当人工智能浪潮席卷而来,你是否曾思考,如何在熟悉的Spring生态中,更优雅、更高效地构建AI驱动的应用?今天本篇要介绍的正是这样一个专为AI工程打造的全新框架——Spring AI。它不仅仅是一个库,更是Spring团队将其核心设计哲学——可移植性、模块化和POJO(Plain Old Java Objects)至上——带入人工智能领域的开篇大作。


在这里插入图片描述

Spring AI介绍

简单来说,Spring AI 是一个应用框架 (Application Framework),其核心使命是:

将企业数据和 API 与各种人工智能模型无缝连接起来。

在传统的AI应用开发中,你可能需要与不同的AI模型(如大型语言模型LLM、图像识别模型等)进行直接交互,处理各种SDK、API接口的适配,同时还要考虑如何将这些AI能力与企业现有的数据源和业务API进行整合。之前都是官方给出的指导用例大多数都是Js和Python,Java开发者在这块往往繁琐且充满挑战。

Spring AI 正是为了解决这些痛点而生。它旨在提供一套统一的编程模型和抽象层,让Java开发者能够以Spring的方式,轻松地:

  • 调用和集成主流AI模型: 不论是OpenAI、Hugging Face 上的各种大模型,还是未来的新兴AI能力,Spring AI 都将提供统一的接口进行调用。
  • 构建AI驱动的应用程序: 就像Spring Boot让Web开发变得简单一样,Spring AI的目标是让AI应用开发变得触手可及。
  • 重用现有的Java资产: 秉承POJO的设计理念,你可以继续使用你熟悉的Java对象作为AI应用中的核心业务逻辑单元,无需学习复杂的新范式。

快速上手用例

这里以一个简单的代码示例,来快速上手spring AI的使用。

Spring AI 的设计理念就是让AI集成像使用Spring Data JPA一样简单。下面我们以集成一个大型语言模型(LLM,例如OpenAI)为例,展示其核心用法。

1. 添加依赖

添加Maven或Gradle依赖(概念性示例):
首先,你需要在你的 pom.xml (Maven) 或 build.gradle (Gradle) 中添加Spring AI的Starter依赖。例如,如果你想使用OpenAI模型:

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId><version>最新稳定版</version> </dependency>
// Gradle 示例
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai-spring-boot-starter:最新稳定版' // 请替换为实际的最新版本

2. 配置API Key

application.propertiesapplication.yml 中配置你的AI模型API Key。这是连接到AI服务提供商的凭证。

# application.properties 示例
spring.ai.openai.api-key=sk-YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE
# spring.ai.openai.chat.model=gpt-4o-mini # 也可以指定模型

3. 创建一个简单的Spring组件来使用AI

Spring AI 会自动配置 AiClient(或 ChatClient),你可以直接注入并使用它来发送提示并获取响应。

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class MyAiService {private final ChatClient chatClient;// Spring AI会自动注入ChatClient实例@Autowiredpublic MyAiService(ChatClient chatClient) {this.chatClient = chatClient;}/*** 发送一个提示到AI模型并获取回复* @param userPrompt 用户的输入提示* @return AI模型的回复内容*/public String getAiResponse(String userPrompt) {// 使用ChatClient构建请求并获取响应String aiResponse = chatClient.prompt().user(userPrompt) // 设置用户提示.call()          // 发送请求.content();       // 获取回复内容return aiResponse;}/*** 更复杂的例子:定义输出格式和函数调用*/public String getPoemAbout(String topic) {// 假设我们想让AI返回关于某个主题的诗歌,并可以指导输出格式String prompt = "请写一首关于" + topic + "的五言绝句。";String poem = chatClient.prompt().user(prompt)// .options(ChatOptions.builder().withModel("gpt-4").build()) // 也可以在这里指定模型.call().content();return poem;}// 你可以在你的Controller中调用MyAiService// @RestController// public class AiController {//     @Autowired//     private MyAiService aiService;////     @GetMapping("/generate")//     public String generate(@RequestParam String prompt) {//         return aiService.getAiResponse(prompt);//     }// }
}

通过以上简单的几步,你就可以在你的Spring应用中集成AI能力了!ChatClient 提供了简洁流畅的API,让你专注于业务逻辑,而不是底层AI模型的复杂调用细节。


重要性描述

    1. Spring生态的自然延伸:
      对于数百万的Java开发者而言,Spring框架早已是他们日常开发的首选。Spring AI 的出现,意味着开发者无需跳出熟悉的Spring世界,就能拥抱AI技术。这极大地降低了学习曲线和转型成本。
    1. 可移植性和模块化:
      Spring AI 强调可移植性。这意味着你的AI应用可以轻松地从一个AI模型提供商切换到另一个,而无需大幅修改代码(例如,从OpenAI切换到Hugging Face模型,你可能只需要修改依赖和配置,而核心业务代码几乎不变)。同时,其模块化设计使得开发者可以根据需要选择和组合不同的AI功能和组件,避免不必要的依赖和复杂性。
    1. POJO驱动,简化开发:
      POJO是Java开发者的基石。Spring AI 坚持这一原则,让开发者能够用最简单、最直观的Java对象来构建AI应用。这使得业务逻辑和AI逻辑的融合更加自然,代码更加清晰易懂,减少了框架带来的额外负担。
    1. 连接企业数据的桥梁:
      企业数据是AI应用的核心燃料。Spring AI 致力于打通企业内部的各种数据源和API,让AI模型能够更好地理解和利用企业特有的信息,从而构建出更具业务价值的智能应用。

总结

Spring AI 的发布,标志着Spring生态在AI领域迈出了坚实的一步,是Java生态圈迈向智能应用的新起点。它为广大Java开发者提供了一个强大而熟悉的工具,去探索和构建下一代智能应用。无论你是希望在现有企业应用中增加AI能力,还是从零开始构建一个全新的AI产品,Spring AI都将是你值得关注和尝试的新利器。

我们期待看到Spring AI如何赋能广大Java开发者,共同开启人工智能应用开发的新篇章!
在这里插入图片描述


参考

Spring官网:https://spring.io/projects/spring-ai
Github:https://github.com/spring-projects/spring-ai

http://www.dtcms.com/wzjs/395861.html

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