Spring AI: Java と AI の間のギャップを埋める

ソフトウェア開発の分野では、人工知能 (AI) の統合がますます普及しています。 AI には伝統的に Python が選ばれてきましたが、強力なパフォーマンスとエンタープライズ レベルの機能を備えた Java が大きな進歩を遂げています。 Spring AI は Spring エコシステム内の画期的なプロジェクトであり、AI を Java アプリケーションに組み込むプロセスを簡素化することを目的としています。

AI の概念

Spring AI について詳しく説明する前に、いくつかの基本的な AI 概念を理解することが重要です。

• 機械学習: 明示的にプログラムされずに予測や決定を行うためにデータに基づいてアルゴリズムをトレーニングする AI のサブセット。

• 深層学習: 複数の層を持つ人工ニューラル ネットワークを使用してデータから複雑なパターンを学習する機械学習の一種。

• 自然言語処理 (NLP): 人間の言語を理解し、解釈し、生成するコンピューターの能力。

• コンピューター ビジョン: コンピューターが現実世界からの視覚情報を解釈して理解できるようにする AI の分野。

Spring AI を理解する

Spring AI は、Java の世界と AI というエキサイティングな分野の間のギャップを埋めるために設計されたフレームワークです。機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピューター ビジョンなどのさまざまな AI 機能にアクセスするための統合 API を提供します。 Spring AI は、使い慣れた Spring エコシステムを活用することで、Java 開発者が特殊な AI フレームワークの専門家にならずに AI の力を簡単に利用できるようにします。

Spring AI の主な機能

• 統合 API: Spring AI は、さまざまな AI モデルやサービスと対話するための一貫したインターフェイスを提供し、開発を簡素化し、学習曲線を短縮します。
• モデルに依存しない: 従来の機械学習アルゴリズムから最先端の深層学習アーキテクチャまで、幅広い AI モデルをサポートします。
• Spring Boot 統合: Spring AI は Spring Boot とシームレスに統合し、自動構成機能と依存関係注入機能を活用してアプリケーション開発を合理化します。
• データ エンジニアリング サポート: Spring AI には、ETL (抽出、変換、ロード) パイプラインやデータ前処理などのデータ エンジニアリング タスク用の機能が含まれています。

Spring AI を使用する利点

• 学習曲線の短縮: Java 開発者は、Spring Framework の既存の知識を活用して、AI 機能を迅速に導入できます。
• 生産性の向上: Spring AI の合理化された API と Spring Boot との統合により、開発効率が大幅に向上します。
• エンタープライズ対応: Spring AI はエンタープライズ アプリケーション向けに設計されており、スケーラビリティ、信頼性、セキュリティを提供します。
• 多様な AI モデルへのアクセス: Spring AI は幅広い AI モデルへのアクセスを提供し、開発者が特定のニーズに最適なものを選択できるようにします。

Spring AI を使ってみる

Spring AI の使用を開始するには、いくつかの簡単な手順で開始できます。

注: Spring AI は Spring Boot 3.2.x および 3.3.x をサポートしています

1. Spring Boot プロジェクトを作成します: Spring Initializer を使用して、必要な依存関係を含む新しい Spring Boot プロジェクトを生成します。
2. Spring AI の依存関係を追加する: 必要な Spring AI の依存関係をプロジェクトのビルド ファイルに含めます。
3. Spring AI の構成: モデルの場所や API キーの指定など、必要に応じて Spring AI プロパティを構成します。
4. Spring AI コンポーネントを使用する: Spring AI の API を活用して、AI モデルにアクセスし、データ処理を実行し、AI をアプリケーションに統合します。

Spring Ai を使用したサンプル実装

この例は、OpenAI の ChatGPT サービスを利用してユーザー プロンプトに対する応答を生成する、Spring AI で構築された単純な Web サービスを示しています。ユーザーは、HTTP GET リクエストを通じてサービスと対話できます。

前提条件:

• OpenAI 開発者アカウント: https://platform.openai.com/signup でアカウントを作成し、https://openai.com/index/openai-api から API キーを生成します。 /.

• Spring AI 構成: spring.ai.openai.api-key 構成プロパティを取得した API キーに設定します。これを実現する 1 つの方法は、環境変数をエクスポートすることです:

  SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=<YOUR_API_KEY>
  
  

Membina dan Berjalan:

1. Navigasi ke direktori projek anda dalam terminal.

2. Bina dan jalankan aplikasi:

   spring-boot:run
   
   

Mengakses Titik Akhir:

• Permintaan Lalai:

  • Gunakan cURL untuk menghantar permintaan GET ke http://localhost:8080/ai/simple dengan parameter mesej lalai ("Beritahu saya jenaka"):

 localhost:8080/ai/simple

Ini akan mengembalikan respons seperti:

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

Kini menggunakan parameter permintaan mesej

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

Sampel respons ialah

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

Sebagai alternatif, gunakan klien httpie

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

Kesimpulan

Spring AI mewakili kemajuan ketara dalam bidang pembangunan AI untuk pembangun Java. Dengan menyediakan API bersatu, penyepaduan lancar dengan Spring Boot dan sokongan untuk pelbagai fungsi AI, Spring AI memperkasakan pembangun untuk mencipta aplikasi pintar dan inovatif. Memandangkan permintaan untuk penyelesaian dikuasakan AI terus berkembang, Spring AI menawarkan alat yang berharga untuk merapatkan jurang antara Java dan AI.

Rujukan:

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• API AI Musim Bunga

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