【AI大模型】SpringBoot整合Spring AI 核心组件使用详解

目录

一、前言

二、Spring AI介绍

2.1 Spring AI介绍

2.2 Spring AI主要特点

2.3 Spring AI核心组件

2.4 Spring AI应用场景

2.5 Spring AI优势

2.5.1 与 Spring 生态无缝集成

2.5.2 模块化设计

2.5.3 简化 AI 集成

2.5.4 支持云原生和分布式计算

2.5.5 安全性保障

2.5.6 高性能和可扩展性

2.5.7 降低开发成本

三、SpringBoot 整合 Spring AI 核心组件使用

3.1 前置准备

3.1.1 准备一个springboot工程

3.1.2 导入核心依赖

3.1.3 选择大模型并申请apikey

3.1.4 配置文件信息

3.2 对话能力使用

3.2.1 自定义配置类

3.2.2 添加一个测试接口

3.2.3 流式输出

3.3 设置角色

3.4 会话记忆能力

3.4.1 理解Advisor

3.4.2 Spring AI内置Advisor

3.4.3 ChatMemory使用案例

3.4.4 会话记忆注意点

3.5 RAG与向量数据库

3.5.1 为什么需要向量数据库

3.5.2 向量数据库的好处

3.5.3 RAG 流程介绍

3.5.4 spring ai rag 核心代码实现

四、写在文末

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一、前言

人工智能发展到今天，与各个AI大模型的强大能力有着密切的关系，为了适配上层各类应用的AI能力，各种编程语言也在积极降低对接大模型的成本，可以肯定的是，在大模型能力和生态渐臻完善的情况下，接下来就是在应用层的接入、商用和市场化进程，基于此，以Java生态spring框架为例，从一开始推出spring ai，就是在积极布局与各个大模型的通用对接能力，基于spring ai 可以快速对接chatgpt模型，也可以对接主流厂商的大模型，从而快速接入AI能力，本文以springboot 为例，详细介绍如何对接并深度使用spring ai 的各项组件能力。

二、Spring AI介绍