1、【AI技术新纪元:Spring AI解码】Spring AI 应用框架

慈云数据 2024-04-08 技术支持 72 0

Spring AI 应用框架

Spring AI 是面向人工智能工程的应用框架。其目标是将Spring生态系统的设计原则如可移植性和模块化设计应用于AI领域,并推广使用POJOs(Plain Old Java Objects,简单旧式Java对象)作为应用程序的构建块。

1、【AI技术新纪元:Spring AI解码】Spring AI 应用框架
(图片来源网络,侵删)

特点

  • 跨AI提供商的可移植API支持,涵盖聊天、文本到图像以及嵌入模型。
  • 支持同步和流API选项。
  • 支持特定模型特性的深入访问。
    聊天模型
    • OpenAI
    • Azure Open AI
    • Amazon Bedrock
    • Cohere’s Command
    • AI21 Labs’ Jurassic-2
    • Meta’s LLama 2
    • Amazon’s Titan
    • Google Vertex AI Palm
    • Google Gemini
    • HuggingFace - 访问包括Meta的Llama2在内的数千种模型
    • Ollama - 在本地机器上运行AI模型
    • MistralAI
      文本到图像模型
      • OpenAI with DALL-E
      • StabilityAI
        转录模型(音频到文本)
        • OpenAI
          嵌入模型
          • OpenAI
          • Azure OpenAI
          • Ollama
          • ONNX
          • PostgresML
          • Bedrock Cohere
          • Bedrock Titan
          • Google VertexAI
          • Mistal AI
            向量存储 API

            提供跨不同提供商的可移植性,特色是类似SQL的元数据过滤API,维持可移植性。

            向量数据库
            • Azure Vector Search
            • Chroma
            • Milvus
            • Neo4j
            • PostgreSQL/PGVector
            • PineCone
            • Redis
            • Weaviate
            • Qdrant
              Spring Boot 自动配置和AI模型及向量存储启动
              函数调用

              您可以声明java.util.Function实现以用于OpenAI模型的提示响应。可以直接提供这些函数作为对象,或者在应用上下文中注册为@Bean后引用它们的名称。此功能最大限度地减少不必要的代码,并使AI模型能够请求更多信息以完成其响应。

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              (图片来源网络,侵删)

              支持的模型包括:

              • OpenAI
              • Azure OpenAI
              • VertexAI
              • Mistral AI
                ETL框架用于数据工程

                核心功能是使用向量存储将文档传输到模型提供商。ETL框架基于Java功能性编程概念,帮助您串联多个步骤。我们支持读取各种格式的文档,包括PDF、JSON等。框架允许根据需要进行数据操作,通常包括拆分文档以遵守上下文窗口限制,并通过关键词增强以提高文档检索效果。最后,处理过的文档存储在向量数据库中,方便未来检索。

                参考文档、样本应用和工作坊/课程材料

                未来的版本将在这一基础上构建,提供对额外AI模型的访问,例如Google刚发布的Gemini多模态模型,一个评估AI应用有效性的框架,更多便利API,以及帮助解决“查询/总结我的文档”用例的功能。请查看GitHub以获取即将发布的详情。

                入门

                您可以通过以下几个简单步骤开始:

                1. 安装Spring CLI,然后在您的Shell中运行命令
                  spring boot new --from ai --name myai
                  
                  将为您创建一个应用程序,开始与ChatGPT的基本交互,只需按照

                生成的README文件中的说明获取您的API密钥。

                1. 运行应用程序
                  ./mvw spring-boot:run
                  
                  并访问端点:
                  curl localhost:8080/ai/simple
                  
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