大家好,我是R哥。

Spring AI 的第一个正式版本 1.0 正式发布了:

正式版本 Maven 依赖:

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>1.0.0</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

Spring AI 是 Spring 生态中的一个新项目:

Spring AI 不是 AI 大模型,它只是为 Java 集成各个大模型提供了一个抽象。

Spring AI 的核心是解决 AI 集成的各种挑战,将企业数据和 API 与 AI 大模型联系起来,通过 Spring AI,我们可以在 Java/Spring 应用中更方便快捷地使用 AI 聊天、图片生成、语音识别等功能。

Spring AI 集成了各种 AI 相关的 API,比如 OpenAI、Azure AI、Hugging Face、DeepSeek 等,它的目标是提供一致性的 API,隐藏底层模型的实现细节,让开发者可以用最少的代码调用各种 AI 服务。

Spring AI 的主要功能

Spring AI 的主要特性:

  • 跨 AI 提供商的可移植 API 支持,包括同步 API 和流式 API 选项。此外,还提供特定于模型的功能访问。
  • 支持所有主流 AI 模型提供商,如 Anthropic、OpenAI、Microsoft、Amazon、Google 和 Ollama,支持的模型类型包括:
    • Chat Completion(聊天补全)
    • Embedding(向量嵌入)
    • Text to Image(文生图)
    • Audio Transcription(音频转录)
    • Text to Speech(文本转语音)
    • Moderation(内容审核)
  • AI 模型输出到 POJO 的映射。
  • 支持所有主要的矢量数据库提供商 ,例如 Apache Cassandra、Azure Vector Search、Chroma、Milvus、MongoDB Atlas、Neo4j、Oracle、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Qdrant、Redis 和 Weaviate
  • 跨 Vector Store 提供商的可移植 API,包括一种新颖的类似 SQL 的元数据过滤器 API 。
  • 工具/功能调用 – 允许模型请求执行客户端工具和功能,从而根据需要访问必要的实时信息。
  • 可观察性 ——提供对 AI 相关操作的洞察。
  • 用于数据工程的文档注入 ETL 框架 。
  • AI 模型评估 – 用于帮助评估生成的内容并防止幻觉反应的实用程序。
  • 提供 AI 模型和 Vector Stores 的 Spring Boot 自动配置及 Starters。
  • ChatClient API – 用于与 AI 聊天模型通信的流畅 API,惯用语类似于 WebClient 和 RestClient API。
  • Advisors API – 封装重复的生成式 AI 模式,转换发送到和来自语言模型的数据 (LLMs),并提供跨各种模型和用例的可移植性。
  • 支持聊天对话记忆和检索增强生成 (RAG) 。

Spring AI 集成大模型流程

Spring AI 集成大模型流程图:

目前,Spring AI 支持的 AI 平台包括:

  • OpenAI (ChatGPT)
  • Azure OpenAI
  • Hugging Face
  • DeepSeek

在之前的 Spring AI 版本中,DeepSeek 大模型也被正式加入进来了,我们可以用 Spring AI 直接访问 DeepSeek 的大模型服务。

根据输入和输出类型可以对几种模型进行了分类:

Spring AI 目前支持将输入和输出处理为语言、图像和音频的模型。

现在通过 https://start.spring.io/ Spring 项目官方初始化网站就可以一键生成 AI 项目了:

具体怎么玩,我之前分享过 Spring Boot + Spring AI + DeepSeek 的实战:

Spring Boot + DeepSeek 实战来了:完美运行!

总结

Spring AI 作为 Spring 生态系统中的一项新兴技术,正在逐步改变 Java 开发者与 AI 大模型的交互方式。

通过 Spring AI,我们不仅能轻松接入如 OpenAI、Azure AI、Hugging Face 等主流平台的 API,还能在 Spring Boot 项目中便捷地集成各种强大的 AI 功能。

无论是聊天生成、图像生成,还是语音识别、内容审核,Spring AI 提供的统一接口和简洁的配置,极大降低了 AI 服务的接入难度。

另外,Spring AI 还支持目前热火朝天的 MCP 协议。

通过 Spring AIMCP 协议,我们能够更加高效、灵活地实现 AI 的应用场景,推动后端与大模型的深度融合。随着 DeepSeek 等大模型的加入,Spring AI 的能力不断扩展,成为开发者接入 AI 大模型的重要工具。

不管你是 AI 初学者,还是经验丰富的开发者,Spring AI 都能帮助你快速上手,轻松实现业务中的 AI 集成。

未来,随着更多 AI 模型和协议的支持,Spring AI 会成为 Java 程序员不可或缺的标配技术,Spring AI 让 Java 再次伟大!!

赶紧试试吧,感受 AI 的魅力吧!太强了!

最后,推荐下我的《Spring Boot 核心技术课》,基于最新 Spring Boot 3.x 主版本,持续更新,包括底层实现原理及代码实战,知识点非常齐全,17 个模块,助你快速打通 Spring Boot 的各个环节。

程序员 + AI 编程是必然的趋势了,我的《Spring Boot 核心技术课》课程现在也新加了一个 AI 模块,更新了 Spring Boot + Spring AI 的实战教程,课程加量不加价。

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