Spring AI: Bridging the Gap Between Java and AI

在软件开发领域，人工智能（AI）的集成变得越来越普遍。虽然 Python 历来是人工智能的首选语言，但 Java 凭借其强大的性能和企业级功能，正在取得重大进展。 Spring AI 是 Spring 生态系统中的一个突破性项目，旨在简化将 AI 融入 Java 应用程序的过程。

人工智能概念

在深入了解 Spring AI 之前，有必要了解一些基本的 AI 概念：

• 机器学习：人工智能的一个子集，涉及对数据进行训练算法以在无需显式编程的情况下做出预测或决策。

• 深度学习：一种机器学习，使用多层人工神经网络从数据中学习复杂模式。

• 自然语言处理（NLP）：计算机理解、解释和生成人类语言的能力。

• 计算机视觉：人工智能领域，致力于使计算机能够解释和理解来自现实世界的视觉信息。

了解 Spring AI

Spring AI 是一个旨在弥合 Java 世界和令人兴奋的人工智能领域之间差距的框架。它提供了一个统一的 API，用于访问各种人工智能功能，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。通过利用熟悉的 Spring 生态系统，Spring AI 使 Java 开发人员能够更轻松地利用 AI 的力量，而无需成为专门的 AI 框架专家。

Spring AI 的主要特性

• 统一 API：Spring AI 提供了一致的接口，用于与不同的 AI 模型和服务交互，简化开发并缩短学习曲线。
• 模型无关：它支持广泛的人工智能模型，从传统的机器学习算法到最先进的深度学习架构。
• Spring Boot 集成： Spring AI 与 Spring Boot 无缝集成，利用其自动配置和依赖项注入功能来简化应用程序开发。
• 数据工程支持：Spring AI 包含用于数据工程任务的功能，例如 ETL（提取、转换、加载）管道和数据预处理。

使用 Spring AI 的好处

• 缩短学习曲线：Java 开发人员可以利用他们现有的 Spring 框架知识来快速采用 AI 功能。
• 提高生产力：Spring AI 精简的 API 以及与 Spring Boot 的集成可以显着提高开发效率。
• 企业就绪： Spring AI 专为企业应用程序而设计，提供可扩展性、可靠性和安全性。
• 访问多样化的 AI 模型：Spring AI 提供对各种 AI 模型的访问，使开发人员能够选择最适合其特定需求的模型。

Spring AI 入门

要开始使用 Spring AI，您可以通过几个简单的步骤开始：

注意：Spring AI 支持 Spring Boot 3.2.x 和 3.3.x

1. 创建 Spring Boot 项目： 使用 Spring Initializer 生成具有必要依赖项的新 Spring Boot 项目。
2. 添加 Spring AI 依赖项： 在项目的构建文件中包含所需的 Spring AI 依赖项。
3. 配置 Spring AI： 根据需要配置 Spring AI 属性，例如指定模型位置或 API 密钥。
4. 使用 Spring AI 组件：利用 Spring AI 的 API 访问 AI 模型、执行数据处理并将 AI 集成到您的应用程序中。

使用 Spring Ai 的示例实现

此示例演示了一个使用 Spring AI 构建的简单 Web 服务，该服务利用 OpenAI 的 ChatGPT 服务生成对用户提示的响应。用户可以通过 HTTP GET 请求与服务交互。

先决条件：

• OpenAI 开发者帐户： 在 https://platform.openai.com/signup 创建帐户并从 https://openai.com/index/openai-api 生成 API 密钥/.

• Spring AI 配置： 将 spring.ai.openai.api-key 配置属性设置为您获取的 API 密钥。实现此目的的一种方法是导出环境变量：

  SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=<YOUR_API_KEY>
  
  

Building and Running:

1. Navigate to your project directory in the terminal.

2. Build and run the application:

   spring-boot:run
   
   

Accessing the Endpoint:

• Default Request:

  • Use cURL to send a GET request to http://localhost:8080/ai/simple with the default message parameter ("Tell me a joke"):

 localhost:8080/ai/simple

This will return a response like:

 classic one for you:
Why don't scientists trust atoms?
Because they make up everything!

Now using the message request parameter

 --get  --data-urlencode 'message=Tell me a joke about a cow.' localhost:8080/ai 

A sample response is

 did the cow go to space?
Because it wanted to see the mooooon!

Alternatively use the httpie client

 localhost:8080/ai message=='Tell me a joke about a cow.'

Conclusion

Spring AI represents a significant advancement in the field of AI development for Java developers. By providing a unified API, seamless integration with Spring Boot, and support for various AI functionalities, Spring AI empowers developers to create intelligent and innovative applications. As the demand for AI-powered solutions continues to grow, Spring AI offers a valuable tool for bridging the gap between Java and AI.

References:

• Github Repo
• Documentation
• Github Repo
• Spring AI API

The above is the detailed content of Spring AI: Bridging the Gap Between Java and AI. For more information, please follow other related articles on the PHP Chinese website!