Spring AI教程（二十）：依赖管理与Spring AI BOM | Spring AI教程（二十一）：添加特定组件的依赖与模型支持

Spring AI教程（二十）：依赖管理与Spring AI BOM

在前面的文章中，我们介绍了如何使用Spring CLI和Spring Initializr创建和管理Spring AI项目。本篇文章将进一步探讨如何使用Spring AI的依赖管理功能，以及如何利用Spring AI Bill of Materials（BOM）来简化项目的依赖管理。

依赖管理

依赖管理是确保项目使用正确版本的库和依赖的关键步骤。Spring AI提供了一种简化依赖管理的方法，即通过使用Spring AI BOM。

什么是BOM？

BOM（Bill of Materials）声明了给定Spring AI版本使用的所有依赖项的推荐版本。通过在项目中使用BOM，可以避免手动指定和维护依赖项版本。BOM版本决定了项目中使用的依赖项版本，并确保默认情况下使用支持和测试过的依赖项版本，除非你选择覆盖它们。

使用Maven进行依赖管理

对于Maven用户，可以通过在pom.xml文件中添加以下内容来使用BOM：

    
        
            org.springframework.ai
            spring-ai-bom
            1.0.0-SNAPSHOT
            pom
            import
        
    

然后，你可以添加版本号由BOM管理的具体依赖项：

    
        com.example
        spring-ai-openai
    
    

使用Gradle进行依赖管理

对于Gradle用户，可以利用Gradle（5.0+）对声明依赖约束的Maven BOM的原生支持。在Gradle构建脚本的dependencies部分中添加platform依赖处理方法：

dependencies {
  implementation platform("org.springframework.ai:spring-ai-bom:1.0.0-SNAPSHOT")
  // 使用BOM管理的具体模块的Starter依赖项
  implementation "com.example:spring-ai-openai"
  // 添加其他依赖项
}

添加Milestone和Snapshot仓库

要使用Milestone和Snapshot版本，需要在构建文件中添加对Spring Milestone和/或Snapshot仓库的引用。

对于Maven项目，添加以下仓库定义：

  
    spring-milestones
    Spring Milestones
    https://repo.spring.io/milestone
    
      false
    
  
  
    spring-snapshots
    Spring Snapshots
    https://repo.spring.io/snapshot
    
      false
    
  

对于Gradle项目，添加以下仓库定义：

repositories {
  mavenCentral()
  maven { url 'https://repo.spring.io/milestone' }
  maven { url 'https://repo.spring.io/snapshot' }
}

结论

通过使用Spring AI的BOM，你可以简化项目的依赖管理，确保使用正确版本的依赖项。无论是Maven还是Gradle，Spring AI都提供了便捷的方法来管理依赖项版本，从而提高开发效率和项目的稳定性。

希望这篇文章能帮助你在实际项目中应用这些技术，并激发你更多的创意。下一篇文章中，我们将继续探讨更多实际应用场景和高级功能，帮助你进一步掌握这一强大的工具。

Spring AI教程（二十一）：添加特定组件的依赖与模型支持

在前面的文章中，我们介绍了如何使用Spring CLI和Spring Initializr创建和管理Spring AI项目，并讨论了Spring AI的依赖管理方法。这篇文章将详细介绍如何为特定组件添加依赖，以及如何使用Spring AI支持的各种模型。

添加特定组件的依赖

根据你的需求，Spring AI文档提供了不同组件的依赖项，你可以将它们添加到项目的构建系统中。

嵌入模型依赖

以下是一些常见的嵌入模型及其依赖项：

• OpenAI Embeddings

      com.example
      spring-ai-openai-embeddings
      1.0.0
  
  

• Azure OpenAI Embeddings

      com.example
      spring-ai-azure-openai-embeddings
      1.0.0
  
  

• Ollama Embeddings

      com.example
      spring-ai-ollama-embeddings
      1.0.0
  
  

• ONNX Embeddings

      com.example
      spring-ai-onnx-embeddings
      1.0.0
  
  

• PostgresML Embeddings

      com.example
      spring-ai-postgresml-embeddings
      1.0.0
  
  

• Bedrock Cohere Embeddings

      com.example
      spring-ai-bedrock-cohere-embeddings
      1.0.0
  
  

• Bedrock Titan Embeddings

      com.example
      spring-ai-bedrock-titan-embeddings
      1.0.0
  
  

• VertexAI Embeddings

      com.example
      spring-ai-vertexai-embeddings
      1.0.0
  
  

• MistralAI Embeddings

      com.example
      spring-ai-mistralai-embeddings
      1.0.0
  
  

  聊天模型依赖

  以下是一些常见的聊天模型及其依赖项：

  • OpenAI Chat Completion

        com.example
        spring-ai-openai-chat
        1.0.0
    
    

  • Microsoft Azure Open AI Chat Completion

        com.example
        spring-ai-azure-openai-chat
        1.0.0
    
    

  • Ollama Chat Completion

        com.example
        spring-ai-ollama-chat
        1.0.0
    
    

    使用Spring AI支持的模型

    Spring AI支持多种嵌入模型和聊天模型，下面是一些使用示例：

    嵌入模型使用示例

    以下是一个使用OpenAI嵌入模型的示例：

    1. 创建服务类

       import org.springframework.stereotype.Service;
       import com.example.springai.OpenAiEmbeddingService;
       @Service
       public class EmbeddingService {
           private final OpenAiEmbeddingService embeddingService;
           public EmbeddingService(OpenAiEmbeddingService embeddingService) {
               this.embeddingService = embeddingService;
           }
           public List generateEmbedding(String text) {
               return embeddingService.embed(text);
           }
       }
       

    2. 创建控制器

       import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
       import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
       import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
       import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
       @RestController
       public class EmbeddingController {
           @Autowired
           private EmbeddingService embeddingService;
           @GetMapping("/generate-embedding")
           public List generateEmbedding(@RequestParam String text) {
               return embeddingService.generateEmbedding(text);
           }
       }
       

    聊天模型使用示例

    以下是一个使用OpenAI聊天模型的示例：

    1. 创建服务类

       import org.springframework.stereotype.Service;
       import com.example.springai.OpenAiChatService;
       @Service
       public class ChatService {
           private final OpenAiChatService chatService;
           public ChatService(OpenAiChatService chatService) {
               this.chatService = chatService;
           }
           public String chat(String prompt) {
               return chatService.chat(prompt);
           }
       }
       

    2. 创建控制器

       import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
       import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
       import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
       import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
       @RestController
       public class ChatController {
           @Autowired
           private ChatService chatService;
           @GetMapping("/chat")
           public String chat(@RequestParam String prompt) {
               return chatService.chat(prompt);
           }
       }
       

    结论

    通过为特定组件添加依赖，你可以充分利用Spring AI支持的各种嵌入模型和聊天模型。这些示例展示了如何在实际项目中使用这些模型，提高应用程序的智能化水平。希望这篇文章能帮助你在实际项目中应用这些技术，并激发你更多的创意。

    下一篇文章中，我们将继续探讨更多实际应用场景和高级功能，帮助你进一步掌握这一强大的工具。