Spring AI 教程（一）概述

前言

我在23年11月那会儿关注了Spring AI项目，当时我恰好正热衷于大语言模型的开发，然而当时主流的开发语言只有Python，Java生态中并没有强大的框架供我们使用。

我当时也是靠一些封装OpenAI接口的SDK包来玩ChatGPT的，但是整体的体验较差。好在我通过一些技术交流群了解了一个正在处于实验阶段的项目：Spring AI。于是果断前往它的Github仓库进行学习，而我也恰好见证了Spring AI从实验项目到正式项目的转变，从最开始的200 Star到如今的近2k Star。

23年11月，我在CSDN上发表了一篇关于Spring AI的入门教程：Spring AI -使用Spring快速开发ChatGPT应用,如今这篇文章的阅读量也即将破万了；但是对于快速发展的Spring AI来说，我的那篇博客文章已经有点过时了，再加上前天突然刷到尚硅谷的直播，并且直播标题以“Spring AI”开头，我觉得我也应该蹭蹭大语言模型的热度，借此机会，特地整理了一个系列专门讲解Spring AI。

本系列将讲述以下内容及实现方式：

基于OpenAI接口实现的对话调用，包括：阻塞式对话和流式对话；
实现上下文检索，让AI赋予记忆力；
基于提示词工程，让AI赋予专业能力；
基于OpenAI接口实现的绘图调用；
基于AI自查功能，通过文本对话让AI自行判断是对话还是绘图；
基于OpenAI接口实现文本向量化处理；
基于文本向量化处理和向量数据库实现RAG（增强式检索）技术；
基于OpenAI接口实现音频转录功能，赋予AI语音对话能力；
基于数据库存储实现多Key轮询，突破API请求限制；
使用OneAPI项目，统一世界主流大语言模型的接口；

项目中涉及的所有代码可前往Github查看：https://github.com/NingNing0111/spring-ai-zh-tutorial

语雀在线文档：https://www.yuque.com/pgthinker/spring-ai

概述

Spring AI是Spring生态中应用于人工智能领域的应用框架，它的目标是将Spring 生态系统的设计原则（如可移植性、模块化设计）应用于AI领域，并在AI领域中推广使用POJO（Plain Old Java Objects）作为应用的构建模块。

Spring AI能做什么？

支持目前主流大语言模型平台，例如 OpenAI、Microsoft、Amazon、Google 和 Huggingface；
支持阻塞与流式的文本对话；
支持图像生成(当前仅限OpenAI的dall-e-*模型和SD)；
支持嵌入模型；
支持LLM生成的内容转为POJO；
支持主流的向量数据库或平台：Azure Vector Search, Chroma, Milvus, Neo4j, PostgreSQL/PGVector, PineCone, Qdrant, Redis 和 Weaviate
支持函数调用
支持自动装配和启动器（与Spring Boot完美集成）；
提供用于数据处理工程的ETL框架；

准备工作

依赖配置：
父级pom.xml中加入：

<!-- 仓库定义 -->
<repositories><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>
<!-- 依赖管理配置 -->
<dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>0.8.1-SNAPSHOT</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies>
</dependencyManagement>

完整信息：

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