Spring AI 使用教程

秦JaccLink 2024-06-16 16:31:02 阅读 82

创建项目

勾选Spring Web以及OpenAI

获取openai-api-key

访问网址:https://api.xty.app/register?aff=JljC

注册账号--->添加令牌

创建成功后可以复制请求的api-key

配置参数

spring.application.name=spring-ai-demo#代理地址spring.ai.openai.base-url=https://api.xty.app#自己的app-keyspring.ai.openai.api-key=sk-NjTrM6e2LlQwAEa52C626754#AI 模型spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-3.5-turbo

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.32</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies> 测试接口

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.springframework.ai.chat.ChatResponse;import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;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 reactor.core.publisher.Flux;import java.util.HashMap;import java.util.Map;@Slf4j@RestControllerpublic class ZxxOpenAiController { private final OpenAiChatClient chatClient; @Autowired public ZxxOpenAiController(OpenAiChatClient chatClient) { this.chatClient = chatClient; } @GetMapping("/ai/call") public Map<String, String> call(String message) { log.info("start method 【call】 param: message=【{}】", message); String msg = chatClient.call(message); Map<String, String> result = new HashMap<>(); result.put("msg", msg); return result; }}

总结

Spring AI是一个人工智能工程的应用框架,它结合了Spring生态系统的设计原则和模块化的概念。该框架旨在为Java开发者提供一种更简洁的方式与人工智能进行交互,并降低接入大型语言模型(LLM)的学习成本。

Spring AI提供了丰富的自然语言处理(NLP)工具,开发人员可以利用这些工具来处理文本数据、执行情感分析、实现语音识别等功能,为开发语言处理应用提供了强大的支持。同时,它还使得机器学习模型的集成变得更加简单,开发人员可以轻松地将训练好的模型嵌入到Spring应用程序中,并利用这些模型进行预测、分类、聚类等任务。此外,Spring AI还提供了图像处理和计算机视觉功能,支持图像识别、目标检测、图像分割等任务。

Spring AI的核心特性包括跨AI提供商的API支持,提供了一套可移植的API,支持与多个AI服务提供商的聊天、文本到图像和嵌入模型进行交互。它还支持同步和流式API选项,为开发者提供了灵活的交互方式。此外,Spring AI允许开发者通过配置参数访问特定模型的功能,提供了更细致的控制。

目前,Spring AI已经集成了多个AI服务提供商的API,如OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face和Ollama等。这意味着开发者可以方便地接入这些服务,实现各种人工智能功能。

综上所述,Spring AI是一个功能强大、易于使用的人工智能应用框架,为Java开发者提供了与人工智能交互的便捷方式,并简化了AI应用的开发过程。



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