Spring AI 整体介绍_关键组件快速入门_prompt

Spring AI 整体介绍_关键组件快速入门_prompt_embedding等

Spring AI：Java开发者的AI集成新利器

在过去，Java开发者在构建AI应用时面临着缺乏统一框架的问题，导致不同AI服务的集成过程复杂且耗时。Spring AI应运而生，旨在为基于Java的应用程序提供一个标准化、高效且易于使用的AI开发平台。它继承了Spring生态系统的设计原则，如可移植性和模块化，使得开发者能够利用熟悉的POJOs（Plain Old Java Objects）来快速搭建智能应用。通过Spring AI，开发者只需编写一次代码，就能轻松切换不同的AI服务提供商，极大简化了项目迁移和技术栈升级的过程。此外，Spring AI还提供了对多种生成式AI模型的支持，包括文本生成、图像处理等，并引入了诸如Prompt Template等功能以增强人机交互体验，完美融合了现代AI技术与传统的Java面向对象编程范式。

Spring AI核心能力概览

Spring AI 拥有以下主要能力，这些能力旨在简化AI应用的开发过程，并确保开发者能够高效地利用不同AI服务和模型。

关键概念一句话介绍：

模型（Model）

一句话说明：支持多种生成式模型的接入与切换。

输入：用户提供的文本、图片或语音等数据。
输出：基于所选模型生成的对应类型的数据，如对话回复、图片或语音文件。
关键要素：支持阿里云通义系列模型，包括但不限于对话、文生图、文生语音等。

提示（Prompt）与提示词模板（Prompt Template）

一句话说明：通过预定义的模板生成特定格式的提示，以指导模型产生期望的结果。

输入：动态参数值。
输出：根据模板生成的具体提示字符串。
关键要素：使用@Value加载模板文件，并通过PromptTemplate.create()方法结合实际参数生成最终的提示。

嵌入（Embedding）

一句话说明：将文本转换成固定长度的向量表示。

输入：任意长度的文本。
输出：一个定长的浮点数数组。
关键要素：适用于需要进行语义相似度计算或分类任务的场景，虽然在提供的资料中没有直接提及，但这是许多AI框架的基本功能之一。

结构化输出（Structured Output）

一句话说明：从模型返回的非结构化文本中提取结构化信息。

输入：模型产生的原始输出。
输出：按照预设格式组织好的结构化数据。
关键要素：利用OutputParser实现自动从字符串到POJO对象的映射，简化了后续处理步骤。

检索增强生成（RAG）

一句话说明：结合外部知识库检索和生成模型，提供更准确的答案。

输入：查询请求以及相关文档内容。
输出：基于检索结果和上下文生成的回答。
关键要素：需设置VectorStore用于存储和检索向量表示的知识项，同时配置DocumentRetriever以获取最相关的文档片段。

函数调用（Function Calling）

一句话说明：允许模型调用外部定义的功能，以执行特定的任务。

输入：符合函数签名要求的参数。
输出：函数执行后的返回值。
关键要素：定义Java函数并通过@Bean注解注册，然后在聊天时告知模型可用的功能列表，模型将决定何时调用它们。

向量存储

一句话说明：为RAG等高级特性提供必要的基础设施支持。

输入：待索引的文档或其他形式的数据。
输出：可被快速检索的向量数据库条目。
关键要素：向量相似度作为Key的一个key value存储，负责管理所有已索引项目的向量表示。

Spring Cloud Alibaba子项目：AI集成利器

Spring AI Alibaba是Spring Cloud Alibaba的一个子项目，专为集成AI能力而设计。它基于Spring生态系统的设计原则，旨在简化与不同AI提供商（如阿里云、OpenAI等）的接口对接过程。通过Spring AI Alibaba，开发者可以实现一次编码、多模型支持的目标，只需调整配置即可切换不同的AI服务提供者。其核心优势在于标准化了各种AI服务的调用方式，极大降低了开发和迁移成本。此外，Spring AI Alibaba还支持流式输出及多种实用功能，如Prompt Template、OutputParser等，进一步丰富了应用开发的可能性。

Spring AI Alibaba打造聊天应用详细体感例子

为了实现一个基于Spring AI Alibaba、支持Prompt和流式返回的聊天API，您需要遵循以下步骤。这些步骤将指导您从环境配置到具体代码实现，以确保可以成功集成Spring AI Alibaba完成目标功能。

1. 确认开发环境

JDK版本：至少为JDK 17。

Spring Boot版本：推荐使用3.3.x或更高版本。

2. 在阿里云申请通义千问的API Key

访问阿里云百炼页面，登录账号并按照指引开通“百炼大模型推理”服务。获取API Key后，请妥善保存，因为后续配置中需要用到它。

3. 配置系统变量

在本地环境中设置AI_DASHSCOPE_API_KEY环境变量，并将其值设为您刚才获得的API Key。例如，在Linux或MacOS上，您可以运行：

export AI_DASHSCOPE_API_KEY=您的API-Key

同时，通过application.properties文件注入此API Key：

spring.ai.dashscope.api-key=${AI_DASHSCOPE_API_KEY}

4. 添加Maven仓库与依赖

由于Spring AI Alibaba当前版本可能未被添加至主流Maven仓库，因此需额外指定Spring官方的仓库地址。在您的pom.xml中加入如下配置：

<repositories>
    <repository>
        <id>sonatype-snapshots</id>

        <url>https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots</url>

        <snapshots>
            <enabled>true</enabled>

        </snapshots>

    </repository>

    <repository>
        <id>spring-milestones</id>

        <name>Spring Milestones</name>

        <url>https://repo.spring.io/milestone</url>

        <snapshots>
            <enabled>false</enabled>

        </snapshots>

    </repository>

    <repository>
        <id>spring-snapshots</id>

        <name>Spring Snapshots</name>

        <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>

        <releases>
            <enabled>false</enabled>

        </releases>

    </repository>

</repositories>

接着，添加对spring-ai-alibaba-starter及其所需其他依赖项的支持：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>

        <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>

        <version>1.0.0-M2</version>

    </dependency>

    <!-- Spring Boot starter web for REST API -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>

        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>

    </dependency>

</dependencies>

5. 创建ChatController处理请求

定义一个ChatController类来处理用户的输入，并利用ChatClient进行响应。这里展示了一个基本示例，包括如何使用Prompt模板以及如何流式地返回结果给客户端。

@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {

    private final ChatClient chatClient;
    @Value("classpath:prompt-template.st")
    private Resource promptResource;

    public ChatController(ChatClient.Builder builder) {
        this.chatClient = builder.build();
    }

    @GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> chatStream(@RequestParam String input) {
        PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(promptResource);
        Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("input", input));
        return chatClient.prompt(prompt).stream().content();
    }
}

其中，prompt-template.st是放置在src/main/resources下的提示词模板文件，内容如下所示：

You are a helpful assistant. Respond to the following message:
{input}

6. 启动应用

现在，您已经完成了所有必要的配置与编码工作。启动您的Spring Boot应用程序，并通过访问http://localhost:8080/chat/stream?input=您的消息来测试您的聊天API是否按预期工作。

以上步骤详尽地介绍了如何构建一个具备Prompt处理能力并且能够以流形式返回聊天结果的应用程序。确保每一步都准确无误地执行，特别是环境变量设置和依赖管理部分，这对于项目的顺利运行至关重要。

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