JAVA用框架SpringAI实现人工智能（一）配置

  Spring AI 是 Spring 官方社区项目，旨在简化 Java AI 应用程序开发，让 Java 开发者像使用 Spring 开发普通应用一样开发 AI 应用。

一、Spring AI 简介

    据 Spring AI 官网描述，该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广泛应用。

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：

1、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，如 OpenAI、微软、亚马逊、谷歌和 Huggingface等；
2、支持灵活的 Prompt Template 和模型输出解析 Output Parsing 能力;
3、支持多模态的生成式 AI 能力，如对话，文生图、文生语音等；
4、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；
5、支持 RAG 能力的基础组件，包括 DocumentLoader、TextSpillter、EmobeddingClient、VectorStore 等；
6、支持 AI Spring Boot Starter 实现配置自动装配。

Spring Cloud Alibaba AI 简介

Spring Cloud Alibaba AI 目前基于 Spring AI 0.8.1[1]版本 API 完成通义系列大模型的接入。通义接入是基于阿里云灵积模型服务[2]，灵积模型服务建立在“模型即服务”（Model-as-a-Service，MaaS）的理念基础之上，围绕 AI 各领域模型，通过标准化的API提供包括模型推理、模型微调训练在内的多种模型服务。

在当前最新版本中，Spring Cloud Alibaba AI 主要完成了几种常见生成式模型的适配，包括对话、文生图、文生语音等，开发者可以使用 Spring Cloud Alibaba AI 开发基于通义的聊天、图片或语音生成 AI 应用，框架还提供 OutParser、Prompt Template、Stuff 等实用能力。

以下是当前官方提供的 Spring Cloud Alibaba AI 应用开发示例，访问http://sca.aliyun.com可查看。

聊天对话应用
文生图应用
文生语音应用
模型输出解析OutputParser（实现从 String 到自动 POJO 映射）
使用 Prompt Template
让 AI 模型接入外部数据（Prompt Stuff）

现在我们来做个实例，来使用Spring AI实现一些简单的功能：
1、在项目 pom.xml 中加入 Spring Cloud Alibaba 依赖：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.3.2</version><relativePath/><!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.cesske</groupId><artifactId>demo</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>demo</name><description>Demo project for Spring Boot</description><url/><licenses><license/></licenses><developers><developer/></developers><scm><connection/><developerConnection/><tag/><url/></scm><properties><java.version>17</java.version><spring-ai.version>1.0.0-M1</spring-ai.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>${spring-ai.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build><repositories><repository><id>spring-milestones</id><name>Spring Milestones</name><url>https://repo.spring.io/milestone</url><snapshots><enabled>false</enabled></snapshots></repository></repositories></project>

2、添加配置
application.yml

spring:ai:openai:api-key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
      base-url: xxxxxxxxxxxxxxxxxxx
      chat:options:#model: gpt-3.5-turbotemperature: 0.3F
  cloud:ai:tongyi:chat:options:# Replace the following key with a valid API-KEY.api-key: sk-a3d73b1709bf4a178c28ed7c8b3b5axx