Java程序员的AI框架,它来了

慈云数据 2024-03-22 技术支持 87 0

摘要:

        在本文中,我们将探索Spring AI——一个为Java开发者社区设计的革命性的人工智能框架。了解其核心功能、如何集成到现有的Spring应用中,以及它如何简化AI项目的开发。

前言:

        在当今这个由数据和智能驱动的时代,人工智能(AI)已经成为推动业务创新和优化用户体验的关键力量。从个性化推荐系统到自然语言处理,AI技术正在以前所未有的速度渗透到我们生活的每一个角落。然而,尽管AI的承诺如此诱人,对于许多Java开发者来说,将AI集成到现有的应用和服务中仍然是一项挑战。这是因为大多数AI框架和工具往往要求开发者具备专门的知识,或者需要在使用不同的技术栈之间进行昂贵的转换。

        Java一直是企业级应用开发的主力军,以其成熟的生态系统、强大的性能和跨平台的能力而受到广泛赞誉。但是,当涉及到AI时,Java社区似乎缺乏一个既能与Spring等现有框架无缝集成,又能为开发者提供易于上手的AI解决方案的平台。

        那么,对于Java开发者来说,有没有一个易于上手且功能强大的AI框架呢?答案是肯定的。随着Spring AI的推出,Java开发者现在有了一个专为他们量身打造的AI框架。Spring AI不仅承诺将AI的力量带到Java开发者的指尖,而且还保证与Java开发者已经熟悉的Spring生态系统无缝集成。这无疑是Java和AI领域的一大进步。

        在本文中,我们将深入探讨Spring AI,了解它如何为Java开发者提供一个平滑的AI集成路径,以及它如何帮助开发者快速构建和部署智能应用。无论您是AI新手还是有经验的开发者,Spring AI都旨在使您能够轻松地将AI的强大功能集成到您的Java应用中,从而开启新一代智能应用的篇章。

入门示例:

话不多说,先看示例:

@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class SimpleAiController {
	private final ChatClient chatClient;
	@Autowired
	public SimpleAiController(ChatClient chatClient) {
		this.chatClient = chatClient;
	}
	@GetMapping("/ai/simple")
	public Map completion(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
		return Map.of("generation", chatClient.call(message));
	}
}

调用Restful接口:

>curl localhost:8080/ai/simple
{"generation":"Why couldn't the bicycle stand up by itself? Because it was two tired!"}

可以看到,还是一贯的Spring风格,调用十分简单。以后用Java写AI应用再也不用写复杂的封装代码,或者到Github寻找一些不能确定靠不靠谱的三方框架了,Java程序员开发AI应用也能像写CRUD代码一样轻松了。(这里推荐一个比较优秀的Java AI框架-langchian4j,使用十分简单,之前在公司开发AI功能的时候发现的,但因为是三方框架,不敢直接集成到公司项目里,最后只能含泪封装了一大堆参数)

Spring AI简介:

        Spring AI旨在简化包含人工智能功能的应用程序的开发,而不会造成不必要的复杂性。

        该项目从著名的 Python 项目中汲取灵感,例如 LangChain 和 LlamaIndex,但 Spring AI 并不是这些项目的直接移植。该项目成立的信念是,下一波生成式 AI 应用程序将不仅适用于 Python 开发人员,而且将在许多编程语言中无处不在。

        Spring AI 的核心是提供抽象,作为开发 AI 应用程序的基础。这些抽象具有多种实现,只需最少的代码更改即可轻松交换组件。

Spring AI 提供以下功能:

  • 支持所有主要的模型提供商,如OpenAI,Microsoft,Amazon,Google和Huggingface。

  • 支持的模型类型包括聊天和文本到图像,还有更多类型正在开发中。

  • 跨 AI 提供商的可移植 API,用于聊天和嵌入模型。支持同步和流 API 选项。还支持下拉以访问特定于模型的功能。

  • 将 AI 模型输出映射到 POJO。

  • 支持所有主要的矢量数据库提供商,例如 Azure Vector Search、Chroma、Milvus、Neo4j、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Qdrant、Redis 和 Weaviate

  • 跨 Vector Store 提供程序的可移植 API,包括一个类似 SQL 的新颖元数据过滤器 API,该 API 也是可移植的。

  • Function calling 函数调用

  • 用于 AI 模型和矢量存储的 Spring Boot 自动配置和启动器。

  • 用于数据工程的 ETL 框架

    具体使用:

    环境配置:

    1. JDK要求版本:17
    2. 添加以下存储库定义:
          
            spring-milestones
            Spring Milestones
            https://repo.spring.io/milestone
            
              false
            
          
          
            spring-snapshots
            Spring Snapshots
            https://repo.spring.io/snapshot
            
              false
            
          
        

      repositories {
        mavenCentral()
        maven { url 'https://repo.spring.io/milestone' }
        maven { url 'https://repo.spring.io/snapshot' }
      }
    3. 依赖管理:
          
              
                  org.springframework.ai
                  spring-ai-bom
                  0.8.1-SNAPSHOT
                  pom
                  import
              
          
      

      dependencies {
        implementation platform("org.springframework.ai:spring-ai-bom:0.8.1-SNAPSHOT")
        // Replace the following with the starter dependencies of specific modules you wish to use
        implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai'
      }
    4. 配置文件
      spring.ai.openai.api-key=YOUR_API_KEY
      spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-3.5-turbo
      spring.ai.openai.chat.options.temperature=0.7
    5. 开始使用

    OpenAI 文本生成流式/非流式输出:

    1. 非流式:  
      @RestController
      @RequestMapping("/chat")
      public class SimpleAiController {
      	private final ChatClient chatClient;
      	@Autowired
      	public SimpleAiController(ChatClient chatClient) {
      		this.chatClient = chatClient;
      	}
      	@GetMapping("/ai/simple")
      	public Map completion(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
      		return Map.of("generation", chatClient.call(message));
      	}
      }
      调用:
      >curl localhost:8080/ai/simple
      {"generation":"Why couldn't the bicycle stand up by itself? Because it was two tired!"}
    2. 流式:

       

      @RestController
      @RequestMapping("/chat")
      public class SimpleAiController {
      	private final StreamingChatClient streamChatClient;
      	@Autowired
      	public SimpleAiController(StreamingChatClient streamChatClient) {
      		this.streamChatClient=streamChatClient;
      	}
      	//流式
      	@GetMapping("/ai/stream")
      	public void streamCompletion(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
      		streamChatClient.stream(message).subscribe(
      				m -> System.out.println("Received message: " + m),
      				throwable -> System.err.println("Error occurred: " + throwable.getMessage()),
      				() -> System.out.println("Stream completed")
      		);
      		return;
      	}
      }

      调用:

       

      >curl http://localhost:8080/ai/stream

      结果:

    OpenAI图片生成:

    @RestController
    @RequestMapping("/chat")
    public class SimpleAiController {
    	private final ImageClient imageClient;
    	@Autowired
    	public SimpleAiController(ImageClient imageClient) {
    		this.imageClient=imageClient;
    	}
    	@GetMapping("/ai/image")
    	public void imageCompletion() {
    		ImageResponse response = imageClient.call(
    				new ImagePrompt("A cute baby dog",
    						OpenAiImageOptions.builder()
    								.withQuality("hd")
    								.withN(1)
    								.withHeight(1024)
    								.withWidth(1024)
    								.withModel(OpenAiImageApi.DEFAULT_IMAGE_MODEL)
    								.build())
    		);
    		response.getResults().stream().forEach(r -> System.out.println("Image: " + r.getOutput()));
    	}
    }

    调用:

    >curl http://localhost:8080/chat/ai/image

    结果:

    访问Url:

    其他:

    可以看到调用方式还是非常简单,其他功能可以参考Spring AI官方文档,相信即使是没有接触过AI应用开发的Javaer也能够很快上手。

    网络环境解决方案:

    借助阿里云FC函数代理

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