Spring AI,Spring团队开发的新组件,Java工程师快来一起体验吧

简介: 文章介绍了Spring AI,这是Spring团队开发的新组件,旨在为Java开发者提供易于集成的人工智能API,包括机器学习、自然语言处理和图像识别等功能,并通过实际代码示例展示了如何快速集成和使用这些AI技术。

前言

最近几年ChatGPT爆火之后,很多大公司都开发了自己的大模型,越来越多的开发者开始去探索ChatGPT的奥秘,作为Java应用工程师去使用ChatGPT可能有一些门槛,Chatgpt底层是人工智能大模型技术,值得兴奋的是现在Spring团队推出了SpringAI组件。

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SpringAI是Spring框架的一个全新组件,旨在为开发者提供一套简单易用的API,以便于集成和利用人工智能技术。该组件集成了常用的人工智能功能,包括机器学习、自然语言处理、图像识别等,同时提供了与Spring框架无缝集成的接口,使开发者可以在不改变原有开发习惯的情况下,快速地将人工智能功能应用到他们的项目中。

SpringAI

SpringAI已经支持了主流的大模型,包括openAI,亚马逊AI,GoogleAI

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可想而知,我们可以将Spring框架与ChatGPT结合实现许多有趣和有用的功能。比如:

Spring框架与ChatGPT结合可以实现许多有趣和有用的功能。下面是一些示例:

  1. 智能客服机器人:将ChatGPT集成到Spring应用程序中,可以创建一个智能客服机器人,用于回答用户的常见问题、提供帮助和指导。这样的机器人可以在网站、应用程序或社交媒体上与用户交互,解决用户的疑问和问题。
  2. 智能文本分析:结合ChatGPT的文本生成能力和Spring的应用程序逻辑,可以实现智能文本分析功能。比如,可以开发一个能够理解用户输入并给出相关反馈的应用程序,例如自动化的文本摘要生成、情感分析或语义理解等。
  3. 内容生成与推荐:利用ChatGPT生成文本的能力,结合Spring的应用程序逻辑,可以实现内容生成与推荐系统。通过分析用户的兴趣、历史行为等信息,系统可以向用户推荐个性化的内容,或者生成适合用户的文章、新闻摘要等。
  4. 自然语言处理工具:将ChatGPT集成到Spring应用程序中,可以创建自然语言处理工具,用于处理和分析文本数据。这样的工具可以用于文本清洗、关键词提取、语义分析等任务。
  5. 虚拟助手:利用ChatGPT的对话生成能力,结合Spring的应用程序逻辑,可以创建一个虚拟助手,用于协助用户完成各种任务。这样的助手可以与用户进行自然对话,理解用户的意图,并根据需要执行相应的操作。

下面我们结合代码体验一下。

体验一把

以maven构建的项目为例,我们看下如何接入SpringAI组件:

首先在spring官方的脚手架网站初始化一个项目https://start.spring.io/,注意需要安装jdk17。

image.png

因为我用OpenAI大模型,我们要选择openAI依赖。

image.png

点击generate,生成项目导入我们intellij idea开发工具。我们可以看下pom文件

image.png

可以发现其实Spring就是将不同的ai模型starter组件化,可以快速接入Spring生态。

3、第3步在项目里面写一个Controler.通过OpenAiChatClient发起调用ai,chat


/**
 * @Desc
 * @Author paul
 * @Version 1.0
 */
@RestController(value = "/")
public class AiController {
   
   

    @Autowired
    private OpenAiChatClient openAiChatClient;

    @RequestMapping(path = "/ai")
    public String helloAi(String q) {
   
   
        ChatResponse call = openAiChatClient.call(new Prompt(q));
        String content = call.getResult().getOutput().getContent();
        return content;
    }
}
AI 代码解读

4.项目加上openAI的key配置

image.png

5.启动项目看结果,比如我们要ai给我们讲个故事。

image.png

是不是很简单。

总结

Spring团队为了Spring生态接入ai大模型,提供了很多大模型的starter,这样Spring用户可以快速使用到大模型的接口,他屏蔽了底层的通信和数据解析逻辑,大大方便的普通开发者使用大模型技术。

image.png

如果你对大模型有兴趣,快体验体验吧。

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