SpringAI 技术解析

1. 发展历史

    SpringAI 的发展历史可以追溯到对 Spring 框架的扩展和改进，以支持人工智能相关的功能。随着人工智能技术的快速发展，SpringAI 逐渐成为 Spring 生态系统中的一个重要组成部分，为开发者提供了便捷、灵活的解决方案。

    项目的灵感来自著名的 Python 项目，如 LangChain 和 LlamaIndex，但 Spring AI 并不是这些项目的直接复制。Spring AI 相信下一波 Generative AI 生成式应用程序将不仅面向 Python 开发人员，而且将在许多编程语言中无处不在。

2. 技术特点

SpringAI 的技术特点包括但不限于以下几点：

• 基于 Spring 框架：SpringAI 基于 Spring 框架，使得开发者可以轻松地将其集成到现有的 Spring 项目中。
• 语义分析和自然语言处理：SpringAI 结合了先进的语义分析和自然语言处理技术，能够理解和处理用户的自然语言输入。
• 灵活的集成方式：SpringAI 提供了简洁的 API 和注解，开发者可以根据自己的需求灵活地集成到项目中，并与其他人工智能技术进行结合。
• 支持数据库交互：SpringAI 可以与数据库进行交互，帮助开发者将用户的自然语言查询转换为 SQL 查询，并执行相应的数据库操作。

3. 功能

Spring AI 的核心是提供抽象，作为开发 Java AI 应用程序的基础，提供以下功能：

• 大模型对接：提供多种大模型服务对接能力，包括业界大多数主流大模型服务等；

• 模型解析：支持灵活的 Prompt Template 和模型输出解析 Output Parsing 能力;

• AIGC支持：支持多模态的生成式 AI 能力，如对话，文生图、文生语音等；

• 调用能力：提供通用的可移植的 API 以访问各类模型服务和 Embedding 服务，支持同步和流式调用，同时也支持传递特定模型的定制参数；

• RGA插件：支持 RAG 能力的基础组件，包括 DocumentLoader、TextSpillter、EmobeddingClient、VectorStore 等；

• Spring框架：支持 AI Spring Boot Starter 实现配置自动装配；

• 自然语言查询处理：SpringAI 可以接收用户的自然语言输入，并进行语义分析和处理，以理解用户的意图并给出相应的响应。

• 智能化的用户交互：SpringAI 可以用于构建智能化的用户界面，例如智能客服系统、智能搜索引擎等，提供更加智能化的用户交互体验。

• 与数据库交互：SpringAI 支持与数据库进行交互，帮助开发者将用户的自然语言查询翻译成 SQL 查询，并执行相应的数据库操作，实现更高级的功能。

• ai.springai.core：核心功能包，包括语义分析、自然语言处理等。

• ai.springai.openapi：与外部人工智能服务集成的包，如大型语言模型的客户端。

4. 使用场景

SpringAI 可以用于以下场景：

• 构建智能化的用户界面，例如智能客服系统、智能搜索引擎等。
• 实现自然语言查询功能，如数据库查询、智能推荐等。
• 辅助开发者快速构建基于自然语言的应用程序。

5. 开发代码举例

下面是一个简单的示例，演示了如何使用 SpringAI 进行自然语言查询的处理：

import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; 
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; 
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; 
import ai.springai.semantic.PGQueryProcessor; 

@RestController 
public class PGController { 
@PostMapping("/pg/query") 
public String processPGQuery(@RequestBody String userInput) { 
    // 使用SpringAI进行语义分析和解析 
    PGQueryProcessor processor = new PGQueryProcessor(); 
    return processor.process(userInput); 
} 
}

6 如何结合到当前项目

要将 SpringAI 结合到当前项目中，您可以按照以下步骤进行：

1. 添加 SpringAI 的依赖到项目的 Maven 配置文件中。
2. 创建一个 Controller 类，用于处理用户的自然语言输入。
3. 在 Controller 类中调用 SpringAI 提供的 API 进行语义分析和处理。
4. 根据业务需求，可以结合其他人工智能技术（如大型语言模型）来实现更高级的功能。

7. 与数据库交互

SpringAI 可以与数据库进行交互，例如，您可以将用户的自然语言查询翻译成 SQL 查询，并执行相应的数据库操作。下面是一个简单的示例：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import ai.springai.semantic.PGQueryProcessor;

@RestController
public class PGController {
    
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
    @PostMapping("/pg/query")
    public String processPGQuery(@RequestBody String userInput) {
        // 使用SpringAI进行语义分析和解析
        PGQueryProcessor processor = new PGQueryProcessor();
        String parsedQuery = processor.process(userInput);
        
        // 将解析后的查询转换为 SQL 查询并执行
        String sqlQuery = convertToSQL(parsedQuery);
        return jdbcTemplate.queryForObject(sqlQuery, String.class);
    }
    
    private String convertToSQL(String parsedQuery) {
        // 实现将解析后的查询转换为 SQL 查询的逻辑
        // 省略具体实现
        return "";
    }
}

8. 典型应用

SpringAI 的典型应用包括：

• 构建智能化的在线客服系统，实现用户问题的自然语言处理和解答。
• 开发智能搜索引擎，支持用户通过自然语言查询进行信息检索。
• 设计智能推荐系统，根据用户的自然语言输入推荐相关内容。

举例开发聊天应用：

在项目 pom.xml 中加入 2023.0.1.0 版本 Spring Cloud Alibaba 依赖：

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
      <version>2023.0.1.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
     </dependency>
   </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
      <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-ai</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>

在

application.yml

配置文件中加入以下配置：

spring:
  cloud:
    ai:
      tongyi:
        chat:
          options:
            # Replace the following key with a valid API-KEY.
            api-key: sk-a3d73b1709bf4a178c28ed7c8b3b5axx

编写聊天服务实现类，由 Spring AI 自动注入

ChatClient

、

StreamingChatClient

，

ChatClient

屏蔽底层通义大模型交互细节。

@Service
public class TongYiSimpleServiceImpl extends AbstractTongYiServiceImpl {

  private final ChatClient chatClient;

  private final StreamingChatClient streamingChatClient;

  @Autowired
  public TongYiSimpleServiceImpl(ChatClient chatClient, StreamingChatClient streamingChatClient) {
    this.chatClient = chatClient;
    this.streamingChatClient = streamingChatClient;
  }
}

提供具体聊天逻辑实现

@Service
public class TongYiSimpleServiceImpl extends AbstractTongYiServiceImpl {

  // ......

  @Override
  public String completion(String message) {

    Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));

    return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();
  }

  @Override
  public Map<String, String> streamCompletion(String message) {

    StringBuilder fullContent = new StringBuilder();

    streamingChatClient.stream(new Prompt(message))
        .flatMap(chatResponse -> Flux.fromIterable(chatResponse.getResults()))
        .map(content -> content.getOutput().getContent())
        .doOnNext(fullContent::append)
        .last()
        .map(lastContent -> Map.of(message, fullContent.toString()))
        .block();

    log.info(fullContent.toString());

    return Map.of(message, fullContent.toString());
  }

}

编写 Spring 入口类并启动应用

@SpringBootApplication
public class TongYiApplication {
  public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(TongYiApplication.class);
  }
}