Spring AI 概述

Spring AI 是 Spring 生态系统中的一个项目，旨在简化人工智能和机器学习技术在 Spring 应用程序中的集成和使用。它提供了与各种 AI 服务和模型的连接器，统一的抽象层和一系列方便的工具。

什么是 Spring AI？

Spring AI 是一个框架，它:

为大型语言模型(LLMs)提供统一的抽象层
简化了 AI 功能在 Spring 应用中的集成
支持多种 AI 提供商和模型，包括 OpenAI, Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Anthropic, Ollama 等
提供了提示工程(Prompt Engineering)、提示模板、对话历史管理等功能
包含向量存储、嵌入(Embeddings)和 RAG (检索增强生成)等功能

核心组件

Spring AI 的核心组件包括:

模型抽象层 - 提供统一接口与不同 AI 模型交互
提示工程工具 - 管理和优化 AI 提示
向量存储支持 - 用于实现高效的相似性搜索和信息检索
嵌入服务 - 将文本转换为向量表示
文档处理工具 - 处理和分割各种格式的文档
对话状态管理 - 维护聊天对话历史和上下文

主要特性

多模型支持: 统一 API 访问不同的 AI 模型
提示模板: 结构化模板系统简化提示创建
RAG 功能: 检索增强生成简化实现
Spring 生态系统集成: 无缝与 Spring Boot 和其他 Spring 项目集成
流式响应: 支持 AI 输出的流式处理

使用场景

Spring AI 适用于各种场景，包括:

构建聊天机器人和对话系统
内容生成和摘要
智能搜索和推荐系统
代码生成和辅助
知识库增强和智能问答系统
文本分析和处理

与 Spring 生态系统的关系

Spring AI 设计为与 Spring 生态系统无缝集成:

与 Spring Boot 自动配置功能兼容
可以与 Spring Data 一起用于向量存储
与 Spring Security 集成进行 AI 功能的安全访问

Spring AI 的优势

简化集成: 减少与 AI 服务集成所需的样板代码
供应商不锁定: 抽象层使切换模型提供商变得简单
与 Spring 生态系统集成: 利用现有的 Spring 知识和工具
可扩展性: 易于扩展支持新的 AI 模型和功能

Spring AI 为 Java 开发人员提供了一个强大而灵活的框架，可以在保持 Spring 的简洁性和可用性的同时构建 AI 增强型应用程序。