Spring AI 的包括对话模型、提示词模板、Function Calling、结构化输出、图片生成、向量化、向量数据库等全部核心功能,并介绍了检索增强生成的技术。依赖 Spring AI 提供的功能,我们可以轻松开发出一个简单的 AI 原生应用。Spring AI 项目旨在简化包含大模型的应用程序的开发,减少不必要的复杂功能开发。

该项目的灵感来自一些著名的Python项目,如 LangChain 和 LlamaIndex,但Spring AI并不是这些项目的直接复制,而是基于Java独立开发的。该项目的成立是因为作者相信:下一波Generative AI应用程序将不仅面向Python开发人员,而且将在许多编程语言中无处不在。

Spring AI的核心是提供抽象接口,作为开发人工智能应用程序的基础。这些抽象接口有多个实现,能够以最小的代码更改实现简单的大模型组件。

Spring AI提供的API支持跨人工智能提供商的 聊天,文本到图像,和嵌入模型等,同时支持同步和流API选项;

1、Chat Models 聊天模型:

2、Text-to-image Models 文本到图像模型:

OpenAI with DALL-E

StabilityAI

3、Transcription (audio to text) Models 转录(音频到文本)模型

OpenAI

4、Embedding Models 嵌入模型

5、Vector Store API提供了跨不同提供商的可移植性,其特点是提供了一种新颖的类似SQL的元数据过滤API,以保持可移植性;

6、用于AI模型和矢量存储的Spring Boot自动配置和启动器;(xxxx-spring-ai-starter)

7、函数调用

8、用于数据工程的ETL框架

9、广泛的参考文档、示例应用程序和研讨会/课程材料;

未来的版本将在此基础上提供对其他人工智能模型的访问,例如,谷歌刚刚发布的Gemini多模式模态,一个评估人工智能应用程序有效性的框架,更方便的API,以及帮助解决“查询/汇总我的文档”用例的功能。有关即将发布的版本的详细信息,请查看GitHub;

Spring AI介绍:Spring AI是什么?

Spring AI核心概念:Spring AI的实现原理

快速搭建SpringAI大模型

Spring AI API:AI Model API、Vector Store API、Function Calling API

Spring AI:Chat Client API调用AI模型

Spring AI:Chat Model API接口开发聊天应用

Spring AI Model API:Embedding Model API实现特定嵌入模型

Spring AI:Image Model API实现图形AI自查和图形绘画

Spring AI:Vector Databases与向量数据库交互使用嵌入模型

Spring AI:Multimodality API实现多模态API开发

Spring AI:Function Calling API实现函数调用功能

Spring AI Prompts提示词模板及提示词开发用例

Spring AI Structured Output Converter将模型输出文本转换为指定结构输出格式

Spring AI ETL Pipeline实现DocumentReader、JsonReader、TextReader

Spring AI Evaluation Testing实现评估测试机制功能开发及测试

Spring AI Generic Model API通用模型功能开发

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