Java在人工智能应用开发中的角色与优势
人工智能主要分为两个部分：一个是做底层的大语言模型的训练，另一个是基于大模型进行业务应用。Java最适合做的就是第二个方面，即基于大模型构建业务应用。由于过去大量的企业级应用都是使用Java开发的，采用Java来构建这些基于大语言模型的应用可以非常方便地在现有的架构上叠加新的AI功能，而无需彻底重构整个系统。这意味着开发者可以在保持原有系统稳定性的前提下，快速引入最新的AI技术，从而显著提高产品的智能化水平和服务体验。
具体而言，通过Java进行的人工智能应用开发涵盖了多种场景，包括但不限于聊天机器人、图片生成与识别、语音处理以及文档理解等。
比如，在客户服务领域，利用Java结合大模型可以创建出具备上下文感知能力和自然对话流畅度的智能助手；
而在内容创作工具中，则可实现根据用户描述自动生成高质量图像的功能。此外，还有诸如文本摘要提取、情感分析等高级功能也都可以通过这种方式得以实现。
但过去java生态也存在着各个大模型提供商各自定义API接口的问题，导致了跨平台迁移成本较高，但随着像Spring AI这样致力于统一不同AI服务接入方式的努力出现，这种情况已经得到了很大改善。现在，只需编写一次代码并通过调整配置文件中的参数即可无缝切换至不同的后端AI服务提供商，极大地简化了开发流程并提高了灵活性。因此，对于希望在其产品或服务中融入最新AI成果的企业来说，选择Java作为其人工智能解决方案的技术栈是一个既高效又可靠的选择。
Spring AI：统一接口，简化AI开发的Spring框架
Spring AI是一个专为AI工程设计的应用框架，它将Spring生态系统的设计原则应用于AI领域。Spring AI的核心优势在于提供了一套统一的接口，使得开发者能够通过简单的配置切换不同的AI服务提供商（如OpenAI、Azure等），而无需重写大量代码。
这极大地简化了AI应用的开发和迁移过程。此外，Spring AI与传统的Spring生态以及Java面向对象编程模式完美兼容，这意味着熟悉Spring框架的开发者可以无缝地将其技能迁移到AI项目中，利用Spring AI提供的强大功能来构建复杂的AI应用程序。
Spring AI alibaba：基于阿里最佳实践，提速开发新体验
Spring AI Alibaba 是 Spring AI 的基于阿里最佳实践的实现，专注于将阿里云的系列云产品的大模型接入应用中。
它支持多种生成式AI功能，如对话、文生图和文生语音等，并提供了强大的抽象层，使开发者能够轻松切换不同AI提供者而无需大量修改代码。其核心优势在于标准化了不同AI服务提供商的接口实现，极大地简化了开发与迁移工作，提升了开发效率。
通过 Spring AI Alibaba，开发者可以便捷地利用通义千问等大模型来增强应用程序的功能，同时享受阿里云提供的高性能与稳定性保障。
Spring AI Alibaba驱动的聊天应用搭建全过程
基于Spring AI Alibaba生成聊天的详细例子
首先，根据我了解的信息提供的信息，我们知道Spring AI Alibaba是一个用于AI工程的应用框架，它支持写一次代码便可以切换不同的AI模型提供者。为了构建一个具有Prompt功能并以流式返回聊天结果的应用程序，我们需要按照以下步骤进行：
- 确保环境符合要求：
-
- JDK版本需要在JDK 17（含）以上。
-
- Spring Boot版本至少为3.3.x。
- 申请通义千问API Key:
-
- 访问阿里云百炼页面。
-
- 登录账号后选择开通“百炼大模型推理”服务，并创建一个新的API Key。请保存好这个Key。
- 配置API Key和添加仓库依赖:
-
- 在项目根目录下的
pom.xml文件中加入必要的Maven仓库，以便能获取到Spring AI Alibaba相关库。
- 在项目根目录下的
-
- 同时设置API Key作为环境变量或通过application.properties/yaml文件注入。
- 项目POM文件配置:
<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.3.4</version><relativePath/>
</parent><dependencies><dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId><version>1.0.0-M2</version></dependency><!-- 其他可能的依赖 -->
</dependencies><repositories><repository><id>sonatype-snapshots</id><url>https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots</url><snapshots><enabled>true</enabled></snapshots></repository><repository><id>spring-milestones</id><name>Spring Milestones</name><url>https://repo.spring.io/milestone</url><snapshots><enabled>false</enabled></snapshots></repository><repository><id>spring-snapshots</id><name>Spring Snapshots</name><url>https://repo.spring.io/snapshot</url><releases><enabled>false</enabled></releases></repository></repositories>
- 配置API Key:
spring.ai.dashscope.api-key=${AI_DASHSCOPE_API_KEY}-
- 在项目的
src/main/resources/application.properties或者application.yml中加入如下配置：
- 在项目的
- 编写Controller处理请求:
@RestController
@RequestMapping("/ai")
@CrossOrigin(origins = "*")
public class ChatController {private final ChatClient chatClient;@Value("classpath:correct-and-expand.st")Resource resource;public ChatController(ChatClient.Builder builder) {this.chatClient = builder.build();}@GetMapping("/chat")public String chat(String input) {return this.chatClient.prompt().user(input).call().content();}@GetMapping(value = "/chatStream")public Flux<String> chatSteam(@RequestParam String input) {PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(resource);Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("input", input));return chatClient.prompt(prompt).stream().content();}
}- 定义Prompt模板:
Correct and expand the following text: {input}-
- 创建一个名为
correct-and-expand.st的文件放置在src/main/resources/prompts/路径下，内容例如：
- 创建一个名为
通过上述步骤，您已经完成了一个基于Spring AI Alibaba的简单聊天应用搭建，该应用能够接收用户输入并通过流式返回聊天结果。这里的关键点在于正确配置了依赖项、API Key以及使用了正确的ChatClient实例来处理对话逻辑。对于更复杂的需求如特定角色对话、上下文记忆等功能，则可以通过进一步定制Prompt Template或利用DashScopeChatOptions进行更细致地调整。
Spring AI Alibaba实操2 ：基于Spring AI Alibaba生成一个动漫美女图像的详细步骤
编写控制器类以处理图像请求
创建一个名为ImageModelController的新类，如下所示：
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ImageModelController {private final ImageModel imageModel;public ImageModelController(ImageModel imageModel) {this.imageModel = imageModel;}@GetMapping("/image")public String generateImage(@RequestParam String input) {ImageOptions options = ImageOptionsBuilder.builder().withWidth(1024).withHeight(1024).withModel("wanx-v1") // 使用通义万象模型.withN(1).build();ImagePrompt prompt = new ImagePrompt(input, options);ImageResponse response = imageModel.call(prompt);List<ImageGeneration> results = response.getResults();if (results != null && !results.isEmpty()) {return results.get(0).getOutput().getUrl(); // 返回生成图片的URL} else {throw new RuntimeException("No image was generated.");}}
}解释
通过上述步骤，我们首先确保了项目的运行环境符合要求，然后通过访问阿里云控制台获得了必要的API密钥，并将其配置到了我们的应用中。接着，通过添加特定的Maven仓库地址和相关依赖项，使项目能够引用Spring AI Alibaba的相关组件。最后，我们定义了一个简单的RESTful API，用于接收用户输入（如“动漫美女”），并通过调用通义万象模型来生成相应主题的图像。返回给客户端的是一个可以直接访问的图像URL链接。
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