Spring AI: Überbrückung der Lücke zwischen Java und KI

Dalam bidang pembangunan perisian, penyepaduan kecerdasan buatan (AI) telah menjadi semakin berleluasa. Walaupun Python secara tradisinya menjadi bahasa pilihan untuk AI, Java, dengan prestasi yang kukuh dan keupayaan peringkat perusahaan, sedang membuat kemajuan yang ketara. Spring AI, projek terobosan dalam ekosistem Spring, bertujuan untuk memudahkan proses memasukkan AI ke dalam aplikasi Java.

Konsep AI

Sebelum menyelam lebih dalam ke Spring AI, adalah penting untuk memahami beberapa konsep asas AI:

• Pembelajaran Mesin: Subset AI yang melibatkan algoritma latihan pada data untuk membuat ramalan atau keputusan tanpa diprogramkan secara eksplisit.

• Pembelajaran Mendalam: Sejenis pembelajaran mesin yang menggunakan rangkaian saraf tiruan dengan berbilang lapisan untuk mempelajari corak kompleks daripada data.

• Pemprosesan Bahasa Asli (NLP): Keupayaan komputer untuk memahami, mentafsir dan menjana bahasa manusia.

• Visi Komputer: Bidang AI yang berurusan dengan membolehkan komputer mentafsir dan memahami maklumat visual dari dunia nyata.

Memahami Spring AI

Spring AI ialah rangka kerja yang direka untuk merapatkan jurang antara dunia Java dan bidang AI yang menarik. Ia menawarkan API bersatu untuk mengakses pelbagai fungsi AI, termasuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer. Dengan memanfaatkan ekosistem Spring yang biasa, Spring AI memudahkan pembangun Java untuk memanfaatkan kuasa AI tanpa perlu menjadi pakar dalam rangka kerja AI khusus.

Ciri Utama Spring AI

• API Bersatu: Spring AI menyediakan antara muka yang konsisten untuk berinteraksi dengan model dan perkhidmatan AI yang berbeza, memudahkan pembangunan dan mengurangkan keluk pembelajaran.
• Model Agnostik: Ia menyokong pelbagai model AI, daripada algoritma pembelajaran mesin tradisional kepada seni bina pembelajaran mendalam yang terkini.
• Penyepaduan Spring Boot: Spring AI disepadukan dengan lancar dengan Spring Boot, memanfaatkan konfigurasi auto dan keupayaan suntikan pergantungan untuk menyelaraskan pembangunan aplikasi.
• Sokongan Kejuruteraan Data: Spring AI termasuk ciri untuk tugas kejuruteraan data, seperti saluran paip ETL (Extract, Transform, Load) dan prapemprosesan data.

Faedah Menggunakan Spring AI

• Keluk Pembelajaran Berkurang: Pembangun Java boleh memanfaatkan pengetahuan sedia ada mereka tentang Rangka Kerja Spring untuk menerima pakai keupayaan AI dengan cepat.
• Produktiviti yang Dipertingkat: API diperkemas Spring AI dan integrasi dengan Spring Boot boleh meningkatkan kecekapan pembangunan dengan ketara.
• Sedia Perusahaan: Spring AI direka untuk aplikasi perusahaan, menawarkan kebolehskalaan, kebolehpercayaan dan keselamatan.
• Akses kepada Model AI Pelbagai: Spring AI menyediakan akses kepada pelbagai model AI, membolehkan pembangun memilih yang paling sesuai untuk keperluan khusus mereka.

Bermula dengan Spring AI

Untuk mula menggunakan Spring AI, Anda boleh bermula dengan beberapa langkah mudah:

Nota: Spring AI menyokong Spring Boot 3.2.x dan 3.3.x

1. Buat projek Spring Boot: Gunakan Spring Initializer untuk menjana projek Spring Boot baharu dengan kebergantungan yang diperlukan.
2. Tambah kebergantungan Spring AI: Sertakan kebergantungan Spring AI yang diperlukan dalam fail binaan projek anda.
3. Konfigurasikan Spring AI: Konfigurasikan sifat Spring AI mengikut keperluan, seperti menentukan lokasi model atau kunci API.
4. Gunakan komponen Spring AI: Manfaatkan API Spring AI untuk mengakses model AI, melaksanakan pemprosesan data dan menyepadukan AI ke dalam aplikasi anda.

Sampel Pelaksanaan dengan Spring Ai

Contoh ini menunjukkan perkhidmatan web ringkas yang dibina dengan Spring AI yang menggunakan perkhidmatan ChatGPT OpenAI untuk menjana respons kepada gesaan pengguna. Pengguna boleh berinteraksi dengan perkhidmatan melalui permintaan HTTP GET.

Prasyarat:

• Akaun Pembangun OpenAI: Buat akaun di https://platform.openai.com/signup dan jana kunci API daripada https://openai.com/index/openai-api /.

• Konfigurasi AI Spring: Tetapkan sifat konfigurasi kunci spring.ai.openai.api kepada kunci API yang anda perolehi. Satu cara untuk mencapai matlamat ini ialah dengan mengeksport pembolehubah persekitaran:

  SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=<YOUR_API_KEY>
  
  

Bauen und Betreiben:

1. Navigieren Sie im Terminal zu Ihrem Projektverzeichnis.

2. Erstellen Sie die Anwendung und führen Sie sie aus:

   spring-boot:run
   
   

Zugriff auf den Endpunkt:

• Standardanforderung:

  • Verwenden Sie cURL, um eine GET-Anfrage an http://localhost:8080/ai/simple mit dem Standardnachrichtenparameter („Tell me a joke“) zu senden:

 localhost:8080/ai/simple

Dies gibt eine Antwort zurück wie:

 classic one for you:
Why don't scientists trust atoms?
Because they make up everything!

Jetzt den Nachrichtenanforderungsparameter verwenden

 --get  --data-urlencode 'message=Tell me a joke about a cow.' localhost:8080/ai 

Eine Beispielantwort ist

 did the cow go to space?
Because it wanted to see the mooooon!

Alternativ können Sie den httpie-Client verwenden

 localhost:8080/ai message=='Tell me a joke about a cow.'

Fazit

Spring AI stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der KI-Entwicklung für Java-Entwickler dar. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen API, der nahtlosen Integration mit Spring Boot und der Unterstützung verschiedener KI-Funktionalitäten ermöglicht Spring AI Entwicklern die Erstellung intelligenter und innovativer Anwendungen. Da die Nachfrage nach KI-gestützten Lösungen weiter wächst, bietet Spring AI ein wertvolles Werkzeug, um die Lücke zwischen Java und KI zu schließen.

Referenzen:

• Github Repo
• Dokumentation
• Github Repo
• Spring AI API

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSpring AI: Überbrückung der Lücke zwischen Java und KI. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!