Spring AI来了，Java开发者福音

Spring AI来了，Java生态接入LLM大模型变得更加简单！

SpringAI

今天官宣Spring AI已经上架到Spring Initializr 上，它提供了一种更简洁的方式和AI交互，减轻Java业务中接入LLM模型应用的学习成本，目前在 https://start.spring.io/ 上可以使用并构建。

Spring AI 是一个人工智能工程的应用框架。其目标是将 Spring 生态系统设计原则（例如可移植性和模块化设计）应用于 AI 领域，并推广使用 POJO 作为 AI 领域应用程序的构建块。

Features

跨 AI 提供商的便携式 API 支持聊天、文本到图像和嵌入模型。支持同步和流 API 选项。还支持配置参数访问特定Model。

支持的聊天模型

• OpenAI
• Azure Open AI
• Amazon Bedrock
  • Anthropic’s Claude
  • Cohere’s Command
  • AI21 Labs’ Jurassic-2
  • Meta’s LLama 2
  • Amazon’s Titan
  • Google Vertex AI
  • HuggingFace - HuggingFace上的大量模型，例如Llama2
  • Ollama - 支持本地无GPU情况下运行AI模型

    支持的文生图模型

    • OpenAI with DALL-E
    • StabilityAI

      支持的向量模型

      • OpenAI
      • Azure OpenAI
      • Ollama
      • ONNX
      • PostgresML
      • Bedrock Cohere
      • Bedrock Titan
      • Google VertexAI

        官方文档：https://spring.io/projects/spring-ai#overview

        快速开始

        使用IDEA快速新建项目，选择要使用的AI模型依赖

        这里我以ollama模型为例

        Ollama

        Ollama帮助我们在本地的电脑上无需GPU（显卡）资源，也能一键构建大模型，并且提供控制台、RestfulAPI方式快速测试和接入Ollama上的大模型。

        Ollama支持哪些模型？

        Ollama官网：https://ollama.com/library

        Tips:

        • 其中gemma就是谷歌Meta近期新发布的模型
        • llama2模型基本不支持中文语言，gemma模型对中文支持比较友好

          引入依赖

          **Tips：**Spring AI的相关依赖并没有开放在Meven中央仓库，因此需要配置Spring的仓库

                      org.springframework.boot        spring-boot-starter-web                org.springframework.ai        spring-ai-ollama-spring-boot-starter                            org.springframework.ai            spring-ai-bom            ${spring-ai.version}            pom            import            

          启动Ollama模型

          在本地电脑控制台运行ollama run gemma:2b（这里使用gemma模型）

          第一次运行会先下载模型文件（大概3G，会比较耗时）

          下载完模型资源后会自动启动模型，如上，可以在控制台测试和模型交互。

          配置Ollama模型

          修改此项目的application.yml配置文件，增加如下：

          spring:  ai:    ollama:      ## 默认地址无需配置      base-url: http://localhost:11434      chat:        model: gemma:2b

          测试

          @SpringBootTestclass SpringAiApplicationTests {    @Autowired    private OllamaChatClient chatClient;    @Test    void contextLoads() {        String message = """                鲁迅和周树人是什么关系？                """;        System.out.println(chatClient.call(message));    }}

          流式访问

              @Test    void streamChat() throws ExecutionException, InterruptedException {        // 构建一个异步函数，实现手动关闭测试函数        CompletableFuture future = new CompletableFuture();        String message = """                年终总结                """;        PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("""                你是一个Java开发工程师，你擅长于写公司年底的工作总结报告，                根据：{message} 场景写100字的总结报告                """);        Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("message", message));        chatClient.stream(prompt).subscribe(                chatResponse -> {                    System.out.println("response: " + chatResponse.getResult().getOutput().getContent());                },                throwable -> {                    System.err.println("err: " + throwable.getMessage());                },                () -> {                    System.out.println("complete~!");                    // 关闭函数                    future.complete(null);                }        );        future.get();    }

          示例代码： https://github.com/TyCoding/spring-ai

          更多的应用示例关注后续文章哦！

          推荐项目

          • https://github.com/TyCoding/lang-sora React NextJS全栈快速构建Sora AI Video演示项目

            合作和联系

            • 个人博客：http://tycoding.cn
            • GitHub：https://github.com/tycoding
            • 微信公众号：程序员涂陌
            • 微信交流群：公众号后台回复：微信群