Spring AI 来了,打造Java生态大模型应用开发新框架!

一名技术极客 2024-07-11 11:31:03 阅读 85

Spring AI 来了,打造Java生态大模型应用开发新框架!

Spring AI 开发框架设计理念Spring AI 主要功能特性如下

Spring AI 应用开发案例案例一:基于大模型的对话应用开发案例二:RAG 检索增强应用开发案例三:Function Calling Agent 应用开发

尽管 Python 长期主导 AI 大模型应用开发领域,但 Java 并未熄火!Spring AI 来了,正式告别实验期,迈向广泛应用新阶段!这意味着 Spring 生态体系的广大开发者,迎来 AI 大模型应用开发的新里程。

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Spring AI 开发框架设计理念

Spring AI 是一个 AI 工程师的应用框架,它提供了一个友好的 API 和开发 AI 应用的抽象,旨在简化 AI 大模型应用的开发工作。

Spring AI 吸取了知名 Python 项目的精髓,比如:<code>LangChain LlamaIndexSpring AI 是基于这样一个理念创立的:未来的 AI 大模型应用将不仅限于 Python 开发者,而且会普及到多种编程语言中。Spring AI 的核心是提供了开发 AI 大模型应用所需的基本抽象模型,这些抽象拥有多种实现方式,使得开发者可以用很少的代码改动就能实现组件的轻松替换。

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Spring AI 主要功能特性如下

<code>第一、 对主流 AI 大模型供应商提供了支持,比如:OpenAI、Microsoft、Amazon、Google HuggingFace、Ollama、MistralAI 支持,目前对国内大模型支持还不友好。第二、 支持 AI 大模型类型包括:聊天、文本到图像、文本到声音,比如:OpenAI with DALL-E、StabilityAI 等。第三、 支持主流的 Embedding Model 和向量数据库,比如:Azure Vector Search、Chroma、Milvus、Neo4j、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Redis 等。第四、 把 AI 大模型输出映射到简单的 Java 对象(POJOs)上。第五、 支持了函数调用(Function calling)功能。第六、 为数据工程提供 ETL(数据抽取、转换和加载)框架。第七、 支持 Spring Boot 自动配置和快速启动,便于运行 AI 模型和管理向量库。

当前,Spring AI 最新版本为 0.8.1,具体使用也比较简单,符合 Java 开发者的开发习惯。

更详细的特性在这里:https://spring.io/projects/spring-ai

Spring AI 应用开发案例

接下来我们来看3个具体的开发案例,Spring AI 最新版本为 0.8.1,具体使用也比较简单,符合 Java 开发者的开发习惯。

案例一:基于大模型的对话应用开发

package org.springframework.ai.openai.samples.helloworld.simple;

import org.springframework.ai.chat.ChatClient;

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;

import java.util.Map;

@RestController

public class SimpleAiController {

private final ChatClient chatClient;

@Autowired

public SimpleAiController(ChatClient chatClient) {

this.chatClient = chatClient;

}

@GetMapping("/ai/simple")

public Map<String, String> completion(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {

return Map.of("generation", chatClient.call(message));

}

}

案例二:RAG 检索增强应用开发

package org.springframework.samples.ai.azure.openai.rag;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.ai.client.AiClient;

import org.springframework.ai.client.AiResponse;

import org.springframework.ai.client.Generation;

import org.springframework.ai.document.Document;

import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingClient;

import org.springframework.ai.loader.impl.JsonLoader;

import org.springframework.ai.prompt.Prompt;

import org.springframework.ai.prompt.SystemPromptTemplate;

import org.springframework.ai.prompt.messages.Message;

import org.springframework.ai.prompt.messages.UserMessage;

import org.springframework.ai.retriever.impl.VectorStoreRetriever;

import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;

import org.springframework.ai.vectorstore.impl.InMemoryVectorStore;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;

import org.springframework.core.io.Resource;

import java.util.List;

import java.util.Map;

import java.util.stream.Collectors;

public class RagService {

private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RagService.class);

@Value("classpath:/data/bikes.json")

private Resource bikesResource;

@Value("classpath:/prompts/system-qa.st")

private Resource systemBikePrompt;

private final AiClient aiClient;

private final EmbeddingClient embeddingClient;

public RagService(AiClient aiClient, EmbeddingClient embeddingClient) {

this.aiClient = aiClient;

this.embeddingClient = embeddingClient;

}

public Generation retrieve(String message) {

// Step 1 - Load JSON document as Documents

logger.info("Loading JSON as Documents");

JsonLoader jsonLoader = new JsonLoader(bikesResource,

"name", "price", "shortDescription", "description");

List<Document> documents = jsonLoader.load();

logger.info("Loading JSON as Documents");

// Step 2 - Create embeddings and save to vector store

logger.info("Creating Embeddings...");

VectorStore vectorStore = new InMemoryVectorStore(embeddingClient);

vectorStore.add(documents);

logger.info("Embeddings created.");

// Step 3 retrieve related documents to query

VectorStoreRetriever vectorStoreRetriever = new VectorStoreRetriever(vectorStore);

logger.info("Retrieving relevant documents");

List<Document> similarDocuments = vectorStoreRetriever.retrieve(message);

logger.info(String.format("Found %s relevant documents.", similarDocuments.size()));

// Step 4 Embed documents into SystemMessage with the `system-qa.st` prompt template

Message systemMessage = getSystemMessage(similarDocuments);

UserMessage userMessage = new UserMessage(message);

// Step 4 - Ask the AI model

logger.info("Asking AI model to reply to question.");

Prompt prompt = new Prompt(List.of(systemMessage, userMessage));

logger.info(prompt.toString());

AiResponse response = aiClient.generate(prompt);

logger.info("AI responded.");

logger.info(response.getGeneration().toString());

return response.getGeneration();

}

private Message getSystemMessage(List<Document> similarDocuments) {

String documents = similarDocuments.stream().map(entry -> entry.getContent()).collect(Collectors.joining("\n"));

SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemBikePrompt);

Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(Map.of("documents", documents));

return systemMessage;

}

}

案例三:Function Calling Agent 应用开发

Spring AI Function Calling 函数调用工作流程如下图所示:包含了 Prompt 提示词、大模型、业务服务 API、回调、大模型响应等核心模块。

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