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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。
Spring Cloud Alibaba AI 以 Spring AI 为基础,并在此基础上提供阿里云通义系列大模型全面适配,让用户在 5 分钟内开发基于通义大模型的 Java AI 应用。
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无处不在。
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:
- 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;
- 支持灵活的 Prompt Template 和模型输出解析 Output Parsing 能力;
- 支持多模态的生成式 AI 能力,如对话,文生图、文生语音等;
- 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;
- 支持 RAG 能力的基础组件,包括 DocumentLoader、TextSpillter、EmobeddingClient、VectorStore 等;
- 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 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,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,可以点击查看:
- 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)
体验第一个Spring AI应用开发
本项目演示如何使用 spring-cloud-starter-alibaba-ai
完成一个在线聊天 AI 应用,底层使用通义千问提供的模型服务。可在此查看 完整示例源码。
开发聊天对话应用
- 在项目 pom.xml 中加入 2023.0.1.0 版本 Spring Cloud Alibaba 依赖:
- 在
application.yml
配置文件中加入以下配置:
- 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。
- 提供具体聊天逻辑实现
- 编写 Spring 入口类并启动应用
至此,便完成了最简单的聊天 AI 应用开发,与普通的 Spring Boot 应用开发步骤完全一致!
验证应用效果
启动应用后,可通过如下两种方式验证应用效果。
- 方式一
浏览器地址栏输入:http://localhost:8080/ai/example
返回如下响应:
- 方式二
进入 resources/static
目录下,使用浏览器打开 index.html 文件,输入问题,即可获得输出响应(确保 api-key 有效):
申请通义API-KEY
为使示例能够正常接入通义大模型,需要在阿里云开通 DashScope 灵积模型服务,申请有效的 API-KEY 并更新到应用配置文件。具体操作步骤可参见如下文档:
https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/activate-dashscope-and-create-an-api-key
未来规划
当前版本 Spring Cloud Alibaba AI 主要完成了几种常见生成式模型适配,包括对话、文生图、文生语音等。接下来的版本中,我们将继续完成 VectorStore、Embedding、ETL Pipeline 等更多适配,简化 RAG 等更多 AI 应用开发场景。