Spring AI

Spring AI项目旨在简化包含人工智能功能的应用程序的开发，同时避免不必要的复杂性。

该项目从著名的Python项目（如LangChain和LlamaIndex）中汲取灵感，但Spring AI并不是这些项目的直接移植。该项目建立的信念是，下一波生成式人工智能应用程序将不仅适用于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AI应用程序的基础。这些抽象有多个实现，可以用最少的代码更改轻松地交换组件。

Spring AI提供以下特性：

• 支持所有主要的模型提供商，如OpenAI、微软、亚马逊、谷歌和Huggingface。
• 支持的模型类型是聊天和文本到图像，还有更多方式。
• 用于聊天和嵌入模型的可移植API。同时支持同步和流API选项。还支持下拉访问特定于模型的特性。
• 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，如Azure矢量搜索，Chroma, Milvus, Neo4j, PostgreSQL/PGVector, PineCone, Qdrant, Redis和Weaviate
• 跨Vector Store提供程序的可移植API，包括一种新的类似sql的元数据过滤器API，它也是可移植的。
• 函数调用
• Spring Boot Auto Configuration and Starters for AI Models and Vector Stores。
• 数据工程ETL框架

该特性集允许您实现常见的用例，例如“对文档的问答”或“与文档聊天”。

概念部分提供了AI概念及其在Spring AI中的表示的高级概述。

入门部分向您展示了如何创建第一个AI应用程序。接下来的部分将使用以代码为中心的方法深入研究每个组件和常见用例。