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Spring AI：简化人工智能功能应用程序开发
一、项目简介
Spring AI 项目致力于简化包含人工智能功能的应用程序的开发工作，并且不会引入不必要的复杂性。该项目从著名的 Python 项目（如 LangChain 和 LlamaIndex）中获取灵感，但它并非是对这些项目的直接移植。Spring AI 秉持着这样的理念：下一波生成式 AI 应用程序将不仅局限于 Python 开发人员，而是会在多种编程语言中广泛应用。
二、解决的核心挑战
Spring AI 主要解决了 AI 集成的根本挑战，即实现企业数据和 API 与 AI 模型的连接（Connecting your enterprise Data and APIs with AI Models）。
三、提供的抽象基础
Spring AI 提供了抽象，作为开发 AI 应用程序的基础。这些抽象具备多种实现方式，能够支持在最少代码更改的情况下轻松实现组件的交换。
四、功能介绍
- 跨 AI 提供商的可移植 API 支持：涵盖聊天、文本到图像和嵌入模型等功能。同时支持同步和流式处理 API 选项，还可访问特定于模型的特征。
- 支持的 AI 模型提供商：包括 Anthropic、OpenAI、Microsoft、Amazon、Google 和 Ollama 等所有主要的 AI 模型提供商。
- 支持的模型类型
- 聊天补全
- 嵌入
- 文本生成图像
- 音频转录
- 文本生成语音
- 内容审核
- 结构化输出：实现 AI 模型输出到 POJO 的映射。
- 支持的矢量数据库提供商：如 Apache Cassandra、Azure Cosmos DB、Azure Vector Search、Chroma、Elasticsearch、GemFire、MariaDB、Milvus、MongoDB Atlas、Neo4j、OpenSearch、Oracle、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Qdrant、Redis、SAP Hana、Typesense 和 Weaviate 等所有主要的矢量数据库提供商。
- 跨 Vector Store 提供商的可移植 API：包含新颖的类似 SQL 的元数据过滤器 API。
- 工具/函数调用：允许模型请求执行客户端工具和函数，以便根据需求访问必要的实时信息并采取行动。
- 可观察性：提供对 AI 相关操作的见解。
- 数据工程的文档摄取 ETL 框架：助力数据处理。
- AI 模型评估：提供帮助评估生成的内容并防止幻觉响应的实用程序。
- AI 模型和向量存储的 Spring Boot 自动配置和 Starters：便于快速启动项目。
- ChatClient API：用于与 AI 聊天模型通信的 Fluent API，其惯用性类似于 WebClient 和 RestClient API。
- Advisors API：封装重复的生成式 AI 模式，转换发送到和传出语言模型（LLM）的数据，并提供跨各种模型和用例的可移植性。
- 支持 Chat Conversation Memory and Retrieval Augmented Generation（RAG）：可实现常见使用案例，例如“就您的文档进行问答”或“与您的文档聊天”。
五、项目相关部分介绍
- 概念部分：提供 AI 概念及其在 Spring AI 中的表示的高级概述，帮助开发者理解项目的基本概念。
- 入门部分：介绍如何创建您的第一个 AI 应用程序，引导新手快速上手。
- 后续部分：将采用以代码为中心的方法深入研究每个组件和常见使用案例，满足开发者进一步学习和实践的需求。
Spring AI 凭借其丰富的功能和特性，为开发包含人工智能功能的应用程序提供了强大且便捷的支持，无论是对于新手还是有经验的开发者，都具有很高的学习和使用价值。