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开启 Spring AI 之旅：从入门到实战
引言
在当今人工智能飞速发展的时代，Spring AI 为开发者们提供了一个强大而便捷的工具，用于在 Spring 生态系统中构建 AI 应用程序。本文将为你提供如何开始使用 Spring AI 的详细指南，帮助你快速上手并开启 AI 应用开发之旅。
一、环境要求
Spring AI 目前支持 Spring Boot 3.4.x 版本，并且在 Spring Boot 3.5.x 发布后也将提供支持。确保你的开发环境已经安装了合适版本的 Spring Boot。
二、Spring 初始化
首先，我们需要前往 start.spring.io 来初始化我们的 Spring 项目。在这个页面上，你可以选择要在新应用程序中使用的 AI 模型和矢量存储。根据你的项目需求，灵活选择合适的组件，为后续的开发打下基础。
三、构件存储库配置
1. 里程碑版本
从 1.0.0 - M6 开始，Spring AI 的版本已经可以在 Maven Central 中获取。如果你使用的是这个版本或更高版本，无需对构建文件进行任何更改，Maven 会自动从中央仓库下载所需的依赖。
2. 快照版本
如果你想使用 Snapshot 版本（以及 1.0.0 - M6 之前的里程碑版本），则需要在构建文件中添加以下快照存储库。
Maven 配置
<repositories><repository><id>spring-snapshots</id><name>Spring Snapshots</name><url>https://repo.spring.io/snapshot</url><releases><enabled>false</enabled></releases></repository><repository><name>Central Portal Snapshots</name><id>central-portal-snapshots</id><url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url><releases><enabled>false</enabled></releases><snapshots><enabled>true</enabled></snapshots></repository>
</repositories>
Gradle 配置
repositories {mavenCentral()maven { url 'https://repo.spring.io/milestone' }maven { url 'https://repo.spring.io/snapshot' }maven {name = 'Central Portal Snapshots'url = 'https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/'}
}
四、依赖关系管理
Spring AI 提供了物料清单（BOM），它声明了给定版本的 Spring AI 使用的所有依赖项的推荐版本。使用 BOM 可以避免手动指定和维护依赖项版本，确保你使用的是受支持且经过测试的依赖项版本，除非你选择覆盖它们。
1. Maven 中添加 BOM
<dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>1.0.0-SNAPSHOT</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies>
</dependencyManagement>
2. Gradle 中添加 BOM
dependencies {implementation platform("org.springframework.ai:spring-ai-bom:1.0.0-SNAPSHOT")// Replace the following with the starter dependencies of specific modules you wish to useimplementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai'
}
五、为特定组件添加依赖项
文档中的以下每个部分都显示了您需要添加到项目构建系统中的依赖项，具体包括：
- 聊天模型：用于实现对话交互功能。
- 嵌入模型：将文本转换为向量表示，方便后续的处理和分析。
- 图像生成模型：可以根据输入生成图像。
- 转录模型：将语音转换为文本。
- 文本到语音转换（TTS）模型：将文本转换为语音。
- 矢量数据库：用于存储和管理向量数据。
具体的依赖添加方式需要根据你选择的组件和对应的文档进行操作。
六、Spring AI 示例
如果你想获取更多与 Spring AI 相关的资源和示例，可以参考 这个页面。这里面包含了丰富的代码示例、教程和项目，能够帮助你更好地理解和应用 Spring AI。
总结
通过以上步骤，你已经完成了 Spring AI 开发环境的搭建，并了解了如何管理依赖和获取相关示例。接下来，你可以根据自己的项目需求，选择合适的组件和模型，开始构建属于自己的 AI 应用程序。在开发过程中，不断探索和实践，充分发挥 Spring AI 的强大功能。
希望本文能为你开启 Spring AI 之旅提供帮助，祝你在 AI 开发的道路上取得成功！
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