SpringAI 技术解析-编程知识

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：

添加 SpringAI 的依赖到项目的 Maven 配置文件中。
创建一个 Controller 类，用于处理用户的自然语言输入。
在 Controller 类中调用 SpringAI 提供的 API 进行语义分析和处理。
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 {@Autowiredprivate 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;@Autowiredpublic 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 {// ......@Overridepublic String completion(String message) {Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();}@Overridepublic 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);}
}