本文主要是介绍SpringAI 技术解析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1. 发展历史
SpringAI 的发展历史可以追溯到对 Spring 框架的扩展和改进，以支持人工智能相关的功能。随着人工智能技术的快速发展，SpringAI 逐渐成为 Spring 生态系统中的一个重要组成部分，为开发者提供了便捷、灵活的解决方案。
项目的灵感来自著名的 Python 项目，如 LangChain 和 LlamaIndex，但 Spring AI 并不是这些项目的直接复制。Spring AI 相信下一波 Generative AI 生成式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。
2. 技术特点
SpringAI 的技术特点包括但不限于以下几点：
- 基于 Spring 框架：SpringAI 基于 Spring 框架，使得开发者可以轻松地将其集成到现有的 Spring 项目中。
- 语义分析和自然语言处理：SpringAI 结合了先进的语义分析和自然语言处理技术，能够理解和处理用户的自然语言输入。
- 灵活的集成方式：SpringAI 提供了简洁的 API 和注解，开发者可以根据自己的需求灵活地集成到项目中，并与其他人工智能技术进行结合。
- 支持数据库交互：SpringAI 可以与数据库进行交互，帮助开发者将用户的自然语言查询转换为 SQL 查询，并执行相应的数据库操作。
3. 功能
Spring AI 的核心是提供抽象，作为开发 Java AI 应用程序的基础，提供以下功能：
- 大模型对接：提供多种大模型服务对接能力，包括业界大多数主流大模型服务等；
- 模型解析：支持灵活的 Prompt Template 和模型输出解析 Output Parsing 能力;
- AIGC支持：支持多模态的生成式 AI 能力，如对话，文生图、文生语音等；
- 调用能力：提供通用的可移植的 API 以访问各类模型服务和 Embedding 服务，支持同步和流式调用，同时也支持传递特定模型的定制参数；
- RGA插件：支持 RAG 能力的基础组件，包括 DocumentLoader、TextSpillter、EmobeddingClient、VectorStore 等；
- Spring框架：支持 AI Spring Boot Starter 实现配置自动装配；
- 自然语言查询处理：SpringAI 可以接收用户的自然语言输入，并进行语义分析和处理，以理解用户的意图并给出相应的响应。
- 智能化的用户交互：SpringAI 可以用于构建智能化的用户界面，例如智能客服系统、智能搜索引擎等，提供更加智能化的用户交互体验。
- 与数据库交互：SpringAI 支持与数据库进行交互，帮助开发者将用户的自然语言查询翻译成 SQL 查询，并执行相应的数据库操作，实现更高级的功能。
ai.springai.core：核心功能包，包括语义分析、自然语言处理等。ai.springai.openapi：与外部人工智能服务集成的包，如大型语言模型的客户端。
4. 使用场景
SpringAI 可以用于以下场景：
- 构建智能化的用户界面，例如智能客服系统、智能搜索引擎等。
- 实现自然语言查询功能，如数据库查询、智能推荐等。
- 辅助开发者快速构建基于自然语言的应用程序。
5. 开发代码举例
下面是一个简单的示例，演示了如何使用 SpringAI 进行自然语言查询的处理：
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import ai.springai.semantic.PGQueryProcessor; @RestController
public class PGController {
@PostMapping("/pg/query")
public String processPGQuery(@RequestBody String userInput) { // 使用SpringAI进行语义分析和解析 PGQueryProcessor processor = new PGQueryProcessor(); return processor.process(userInput);
}
}6 如何结合到当前项目
要将 SpringAI 结合到当前项目中，您可以按照以下步骤进行：
- 添加 SpringAI 的依赖到项目的 Maven 配置文件中。
- 创建一个 Controller 类，用于处理用户的自然语言输入。
- 在 Controller 类中调用 SpringAI 提供的 API 进行语义分析和处理。
- 根据业务需求，可以结合其他人工智能技术（如大型语言模型）来实现更高级的功能。
7. 与数据库交互
SpringAI 可以与数据库进行交互，例如，您可以将用户的自然语言查询翻译成 SQL 查询，并执行相应的数据库操作。下面是一个简单的示例：
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import ai.springai.semantic.PGQueryProcessor;@RestController
public class PGController {@Autowiredprivate JdbcTemplate jdbcTemplate;@PostMapping("/pg/query")public String processPGQuery(@RequestBody String userInput) {// 使用SpringAI进行语义分析和解析PGQueryProcessor processor = new PGQueryProcessor();String parsedQuery = processor.process(userInput);// 将解析后的查询转换为 SQL 查询并执行String sqlQuery = convertToSQL(parsedQuery);return jdbcTemplate.queryForObject(sqlQuery, String.class);}private String convertToSQL(String parsedQuery) {// 实现将解析后的查询转换为 SQL 查询的逻辑// 省略具体实现return "";}
}8. 典型应用
SpringAI 的典型应用包括：
- 构建智能化的在线客服系统，实现用户问题的自然语言处理和解答。
- 开发智能搜索引擎，支持用户通过自然语言查询进行信息检索。
- 设计智能推荐系统，根据用户的自然语言输入推荐相关内容。
举例开发聊天应用：
在项目 pom.xml 中加入 2023.0.1.0 版本 Spring Cloud Alibaba 依赖：
<dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId><version>2023.0.1.0</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies>
</dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-ai</artifactId></dependency>
</dependencies>
在 application.yml 配置文件中加入以下配置：
spring:cloud:ai:tongyi:chat:options:# Replace the following key with a valid API-KEY.api-key: sk-a3d73b1709bf4a178c28ed7c8b3b5axx编写聊天服务实现类，由 Spring AI 自动注入 ChatClient、StreamingChatClient，ChatClient 屏蔽底层通义大模型交互细节。
@Service
public class TongYiSimpleServiceImpl extends AbstractTongYiServiceImpl {private final ChatClient chatClient;private final StreamingChatClient streamingChatClient;@Autowiredpublic TongYiSimpleServiceImpl(ChatClient chatClient, StreamingChatClient streamingChatClient) {this.chatClient = chatClient;this.streamingChatClient = streamingChatClient;}
}提供具体聊天逻辑实现
@Service
public class TongYiSimpleServiceImpl extends AbstractTongYiServiceImpl {// ......@Overridepublic String completion(String message) {Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();}@Overridepublic Map<String, String> streamCompletion(String message) {StringBuilder fullContent = new StringBuilder();streamingChatClient.stream(new Prompt(message)).flatMap(chatResponse -> Flux.fromIterable(chatResponse.getResults())).map(content -> content.getOutput().getContent()).doOnNext(fullContent::append).last().map(lastContent -> Map.of(message, fullContent.toString())).block();log.info(fullContent.toString());return Map.of(message, fullContent.toString());}}编写 Spring 入口类并启动应用
@SpringBootApplication
public class TongYiApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(TongYiApplication.class);}
}这篇关于SpringAI 技术解析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
