Spring AI 的功能介绍、集成使用和详细示例说明

以下是关于 Spring AI 的功能介绍、集成使用和详细示例的说明：

功能介绍

1. 支持主流 AI 模型和供应商
   • 模型类型：
     • 聊天模型：提供统一的 ChatModel API，支持对话式交互。
     • 嵌入模型：将文本、图像等转换为向量，用于语义搜索和 RAG（检索增强生成）等场景。
     • 文本转图像模型：根据文本生成图像。
     • 文本转语音模型：将文本转换为语音。
     • 音频转录模型：将音频转换为文本。
   • 支持的供应商：OpenAI、DeepSeek、Microsoft、Amazon、Google、Ollama 等。
2. 可移植的 API
   • 提供跨 AI 供应商的标准化接口，开发者可在不同模型间无缝切换。
   • 支持同步和流式 API，满足实时性和性能需求。
3. 结构化输出
   • 将 AI 模型的输出映射为 Java POJO，便于处理和集成。
4. 工具调用和函数调用
   • 允许模型调用外部工具或 Java 函数，实现复杂逻辑和实时数据访问。
5. 向量数据库集成
   • 支持多种向量数据库，如 Redis、Neo4j、Elasticsearch、Milvus 等。
   • 提供可移植的向量存储 API 和类似 SQL 的元数据过滤 API。
6. 数据工程 ETL 框架
   • 提供数据抽取、转换、加载的框架，支持将数据导入向量数据库，用于构建 RAG 应用。
7. 可观察性和监控
   • 提供对 AI 操作的洞察，方便监控和调试。
8. 模型上下文协议（MCP）支持
   • 集成 MCP，实现 AI 模型与外部工具、资源的有组织交互。
   • 支持多种传输方式，增强灵活性和扩展性。

集成使用

1. 环境准备

   • Java 17 或更高版本。
   • Spring Boot 3.x（建议使用最新版本）。

2. 添加依赖
   在 pom.xml 中添加 Spring AI 依赖：

   <dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter</artifactId><version>最新版本</version>