SpringAI 技术解析

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:

  1. 添加 SpringAI 的依赖到项目的 Maven 配置文件中。
  2. 创建一个 Controller 类,用于处理用户的自然语言输入。
  3. 在 Controller 类中调用 SpringAI 提供的 API 进行语义分析和处理。
  4. 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 ChatClientStreamingChatClientChatClient 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);}
}

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