石家莊網(wǎng)站制作官網(wǎng),wordpress api 授權(quán),網(wǎng)站qq聯(lián)系代碼,婚戀網(wǎng)站開(kāi)發(fā)背景目錄 一、SpringAI特點(diǎn) 二、SpringAI核心技術(shù) 2.1 ChatModel(與其他大模型交互接口) 2.2 ChatClient(與大模型交互 維護(hù)上下文) 2.3 Prompt Templates(提示詞模板) 2.4 ChatOptions接口 2.5 Message 2.6 流式對(duì)話 2.7 文生圖 2.8 文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本 2.9 多模態(tài)…目錄一、SpringAI特點(diǎn)二、SpringAI核心技術(shù)2.1 ChatModel(與其他大模型交互接口)2.2 ChatClient(與大模型交互 維護(hù)上下文)2.3 Prompt Templates(提示詞模板)2.4 ChatOptions接口2.5 Message2.6 流式對(duì)話2.7 文生圖2.8 文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本2.9 多模態(tài)2.10 提示詞填充2.11 嵌入模式2.12 向量數(shù)據(jù)庫(kù)2.13 函數(shù)調(diào)用2.14 增強(qiáng)器2.15 對(duì)話記憶2.16 內(nèi)容審查一、SpringAI特點(diǎn)模型統(tǒng)一調(diào)用?通過(guò) ChatClient 和 ChatModel 等接口提供一致的編程模型來(lái)調(diào)用不同提供商的大語(yǔ)言模型如 OpenAI、Azure OpenAI、本地部署的 Llama 等支持文本生成、多模態(tài)處理圖像理解、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字并內(nèi)置了提示詞模板、請(qǐng)求重試、超時(shí)控制等企業(yè)級(jí)功能向量存儲(chǔ)與檢索?通過(guò) VectorStore 接口抽象主流向量數(shù)據(jù)庫(kù)如 Milvus、Chroma、Elasticsearch并結(jié)合 EmbeddingModel 實(shí)現(xiàn)文本向量化簡(jiǎn)化檢索增強(qiáng)生成RAG流程便于構(gòu)建私有知識(shí)庫(kù)問(wèn)答系統(tǒng)工具與 Agent 支持?內(nèi)置 Function Calling 機(jī)制允許將 Java 方法或外部 API 注冊(cè)為工具使 Agent 能夠自動(dòng)選擇工具執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)如數(shù)據(jù)分析、查詢調(diào)度并管理對(duì)話記憶以維持上下文連貫性分層架構(gòu)?采用清晰的分層設(shè)計(jì)包括功能增強(qiáng)層如提示模板、結(jié)構(gòu)化輸出、模型抽象層統(tǒng)一模型接口和數(shù)據(jù)支撐層向量庫(kù)、文檔解析Spring 生態(tài)無(wú)縫集成(由于SpringAI基于Spring Boot3.x 開(kāi)發(fā),所以JDK 版本要求為 17 及以上)二、SpringAI核心技術(shù)2.1 ChatModel(與其他大模型交互接口)ChatModel是Spring AI與大模型交互的核心接口。該接口定義了與大模型交互的標(biāo)準(zhǔn)方法包括發(fā)送請(qǐng)求、接收響應(yīng)、支持流式響應(yīng)和多輪對(duì)話等高級(jí)功能。ChatModel專(zhuān)注于與模型的直接通信通常不涉及復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯。通過(guò)ChatModel開(kāi)發(fā)者可以輕松集成不同的大模型并實(shí)現(xiàn)文本生成、問(wèn)答、對(duì)話等功能。2.2 ChatClient(與大模型交互 維護(hù)上下文)ChatClient是對(duì)ChatModel的更高層次的抽象和封裝支持同步和流式編程模型。除了負(fù)責(zé)與大模型的通信ChatClient還可以維護(hù)對(duì)話上下文、支持多輪對(duì)話、實(shí)現(xiàn)流式響應(yīng)以及執(zhí)行錯(cuò)誤重試。這簡(jiǎn)化了業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)過(guò)程幫助開(kāi)發(fā)者高效地構(gòu)建智能對(duì)話系統(tǒng)。類(lèi)似地可以使用ChatClient接入OpenAI大模型?2.3 Prompt Templates(提示詞模板)Spring AI使用提示詞模板創(chuàng)建和管理提示詞。Prompt Templates基于文本模板引擎開(kāi)發(fā)者通過(guò)預(yù)定義模板和占位符動(dòng)態(tài)生成提示內(nèi)容定義模板字符串請(qǐng)你給我講一個(gè)關(guān)于topic的故事故事是adjective的2.4 ChatOptions接口ChatOptions接口用于設(shè)置模型配置例如模型名稱(chēng)、溫度、最大詞元數(shù)等。ChatOptions接口的常用實(shí)現(xiàn)類(lèi)是OpenAiChatOptions2.5 MessageMessage接口表示對(duì)話中的消息它封裝了消息的內(nèi)容、角色以及元數(shù)據(jù)。SpringAI定義了四種消息角色系統(tǒng)角色常用于在開(kāi)始對(duì)話之前向模型提供指令或上下文信息。用戶角色表示用戶的輸入包括用戶的問(wèn)題、命令或陳述。助理角色表示模型對(duì)用戶輸入的響應(yīng)通常在生成響應(yīng)時(shí)使用。工具/功能角色用于返回與工具調(diào)用相關(guān)的信息通常在模型調(diào)用外部工具或函數(shù)時(shí)使用。比如在chat方法中首先創(chuàng)建系統(tǒng)消息并將模型的角色設(shè)置為“中學(xué)老師”?。接著創(chuàng)建用戶消息內(nèi)容為“請(qǐng)你談?wù)劚緦W(xué)期的教學(xué)安排”?。然后將系統(tǒng)消息和用戶消息添加到消息列表中并使用該消息列表創(chuàng)建Prompt對(duì)象。最后通過(guò)ChatClient生成響應(yīng)并返回結(jié)果。2.6 流式對(duì)話流式對(duì)話以實(shí)時(shí)、逐步的方式接收大模型的響應(yīng)。這種方式特別適用于需要實(shí)時(shí)、持續(xù)數(shù)據(jù)交互的場(chǎng)景如在線聊天、實(shí)時(shí)翻譯等。通過(guò)流式對(duì)話用戶可以更快地看到部分結(jié)果減少等待時(shí)間。2.7 文生圖Spring AI集成了多種圖像生成模型能夠根據(jù)用戶輸入的文本生成圖像。2.8 文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本Spring AI集成了多種語(yǔ)音合成模型開(kāi)發(fā)者只需通過(guò)簡(jiǎn)單的API調(diào)用即可將文本轉(zhuǎn)換為自然語(yǔ)音語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本類(lèi)似地可以借助OpenAiAudioTranscriptionModel將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換成文本2.9 多模態(tài)Spring AI的多模態(tài)支持同時(shí)處理多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)輸入和輸出例如文本、圖像和語(yǔ)音。通過(guò)多模態(tài)功能開(kāi)發(fā)者可以將不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)結(jié)合生成更豐富的交互體驗(yàn)2.10 提示詞填充通過(guò)將外部數(shù)據(jù)注入提示詞模板來(lái)提高模型對(duì)上下文的理解能力。提示詞填充適用于需要結(jié)合外部知識(shí)或動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的場(chǎng)景例如問(wèn)答系統(tǒng)和知識(shí)檢索等2.11 嵌入模式Spring AI使用嵌入模型(EmbeddingModel)生成文本嵌入向量將文本轉(zhuǎn)換為高維向量表示。這些向量捕捉了文本的語(yǔ)義信息適用于文本相似度計(jì)算、分類(lèi)和聚類(lèi)等任務(wù).2.12 向量數(shù)據(jù)庫(kù)向量數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)高維向量數(shù)據(jù)。不同于傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的匹配檢索方式向量數(shù)據(jù)庫(kù)采用相似性搜索Spring AI支持多種向量數(shù)據(jù)庫(kù)。 系統(tǒng)從向量數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索一組相似文檔并將其作為上下文與查詢一起發(fā)送至模型注1 向量數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)為處理高維向量數(shù)據(jù)如圖像、文本的數(shù)學(xué)表示設(shè)計(jì)支持相似性搜索存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的向量化結(jié)果如文本嵌入、圖像特征數(shù)據(jù)以高維數(shù)值數(shù)組形式組織維度可達(dá)數(shù)千2傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)則針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如表格依賴(lài)精確匹配查詢3性能差異向量數(shù)據(jù)庫(kù)?采用近似最近鄰ANN算法進(jìn)行相似性搜索如余弦相似度返回最相似的Top K結(jié)果適用于模糊語(yǔ)義匹配但計(jì)算密集型。???傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)?基于精確查詢?nèi)鏢QL條件匹配結(jié)果確定性強(qiáng)適用于事務(wù)處理CRUD操作但難以處理語(yǔ)義模糊需求。??向量數(shù)據(jù)庫(kù)常見(jiàn)舉例?Milvus?開(kāi)源向量數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)注于大規(guī)模相似性搜索支持?jǐn)?shù)十億向量的高效檢索適用于圖像識(shí)別、推薦系統(tǒng)等場(chǎng)景。?Chroma?開(kāi)源嵌入數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)為大型語(yǔ)言模型LLM應(yīng)用設(shè)計(jì)簡(jiǎn)化知識(shí)管理與檢索減少模型幻覺(jué)其他如MongoDB Atlas集成向量搜索的文檔數(shù)據(jù)庫(kù)、Deep Lake專(zhuān)為深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的AI數(shù)據(jù)庫(kù)和FaissFacebook AI相似性搜索庫(kù)也常見(jiàn)于特定用例。注 ClickHouse 是一個(gè)開(kāi)源的列式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。ClickHouse 可被視為“支持向量搜索的數(shù)據(jù)庫(kù)”但不屬于嚴(yán)格意義上的向量數(shù)據(jù)庫(kù)。注 Elasticsearch 一個(gè)基于Lucene的分布式搜索引擎Elasticsearch通常被歸類(lèi)為“支持向量搜索的搜索引擎”而非專(zhuān)用向量數(shù)據(jù)庫(kù)。2.13 函數(shù)調(diào)用Spring AI的函數(shù)調(diào)用(Function Calling)功能允許大模型在生成響應(yīng)的過(guò)程中調(diào)用外部函數(shù)或服務(wù)。首先自定義執(zhí)行特定任務(wù)的函數(shù)該函數(shù)通常封裝了外部工具或API。然后將自定義函數(shù)注冊(cè)到Spring容器中。最后將自定義函數(shù)添加到ChatClient中。2.14 增強(qiáng)器增強(qiáng)器 通過(guò)在模型調(diào)用的請(qǐng)求發(fā)送之前和響應(yīng)返回之后插入自定義邏輯例如實(shí)現(xiàn)輸入驗(yàn)證、結(jié)果過(guò)濾、日志記錄、性能監(jiān)控等功能注 這里的結(jié)果過(guò)濾 可以間接實(shí)現(xiàn)大模型結(jié)果的自動(dòng)化校驗(yàn)2.15 對(duì)話記憶對(duì)話記憶用于管理對(duì)話上下文和歷史記錄適用于多輪對(duì)話或需要上下文感知的場(chǎng)景。對(duì)話記憶支持內(nèi)存存儲(chǔ)和持久化存儲(chǔ)等實(shí)現(xiàn)方式2.16 內(nèi)容審查Spring AI集成了內(nèi)容審核模型用于檢測(cè)用戶輸入中可能存在的不當(dāng)內(nèi)容例如暴力、仇恨言論、性暗示、自殘和恐怖主義等。開(kāi)發(fā)者可以在模型調(diào)用之前對(duì)用戶輸入進(jìn)行審核確保其符合道德倫理和業(yè)務(wù)要求。若檢測(cè)發(fā)現(xiàn)不當(dāng)內(nèi)容那么系統(tǒng)將攔截請(qǐng)求并返回相應(yīng)的提示信息避免模型生成不當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。內(nèi)容審查機(jī)制適用于聊天機(jī)器人、內(nèi)容生成平臺(tái)等多種場(chǎng)景。注 uri是外部的接口