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前海网站建设,沈阳app制作网站建设推,软件开发app制作,关于自己公司的网站怎么做目录 一、SpringAI特点 二、SpringAI核心技术 2.1 ChatModel(与其他大模型交互接口) 2.2 ChatClient(与大模型交互 维护上下文) 2.3 Prompt Templates(提示词模板) 2.4 ChatOptions接口 2.5 Message 2.6 流式对话 2.7 文生图 2.8 文本转语音、语音转文本 2.9 多模态…目录一、SpringAI特点二、SpringAI核心技术2.1 ChatModel(与其他大模型交互接口)2.2 ChatClient(与大模型交互 维护上下文)2.3 Prompt Templates(提示词模板)2.4 ChatOptions接口2.5 Message2.6 流式对话2.7 文生图2.8 文本转语音、语音转文本2.9 多模态2.10 提示词填充2.11 嵌入模式2.12 向量数据库2.13 函数调用2.14 增强器2.15 对话记忆2.16 内容审查一、SpringAI特点模型统一调用‌通过 ChatClient 和 ChatModel 等接口提供一致的编程模型来调用不同提供商的大语言模型如 OpenAI、Azure OpenAI、本地部署的 Llama 等支持文本生成、多模态处理图像理解、语音转文字并内置了提示词模板、请求重试、超时控制等企业级功能向量存储与检索‌通过 VectorStore 接口抽象主流向量数据库如 Milvus、Chroma、Elasticsearch并结合 EmbeddingModel 实现文本向量化简化检索增强生成RAG流程便于构建私有知识库问答系统工具与 Agent 支持‌内置 Function Calling 机制允许将 Java 方法或外部 API 注册为工具使 Agent 能够自动选择工具执行复杂任务如数据分析、查询调度并管理对话记忆以维持上下文连贯性分层架构‌采用清晰的分层设计包括功能增强层如提示模板、结构化输出、模型抽象层统一模型接口和数据支撑层向量库、文档解析Spring 生态无缝集成(由于SpringAI基于Spring Boot3.x 开发,所以JDK 版本要求为 17 及以上)二、SpringAI核心技术2.1 ChatModel(与其他大模型交互接口)ChatModel是Spring AI与大模型交互的核心接口。该接口定义了与大模型交互的标准方法包括发送请求、接收响应、支持流式响应和多轮对话等高级功能。ChatModel专注于与模型的直接通信通常不涉及复杂的业务逻辑。通过ChatModel开发者可以轻松集成不同的大模型并实现文本生成、问答、对话等功能。2.2 ChatClient(与大模型交互 维护上下文)ChatClient是对ChatModel的更高层次的抽象和封装支持同步和流式编程模型。除了负责与大模型的通信ChatClient还可以维护对话上下文、支持多轮对话、实现流式响应以及执行错误重试。这简化了业务逻辑的实现过程帮助开发者高效地构建智能对话系统。类似地可以使用ChatClient接入OpenAI大模型‌2.3 Prompt Templates(提示词模板)Spring AI使用提示词模板创建和管理提示词。Prompt Templates基于文本模板引擎开发者通过预定义模板和占位符动态生成提示内容定义模板字符串请你给我讲一个关于topic的故事故事是adjective的2.4 ChatOptions接口ChatOptions接口用于设置模型配置例如模型名称、温度、最大词元数等。ChatOptions接口的常用实现类是OpenAiChatOptions2.5 MessageMessage接口表示对话中的消息它封装了消息的内容、角色以及元数据。SpringAI定义了四种消息角色系统角色常用于在开始对话之前向模型提供指令或上下文信息。用户角色表示用户的输入包括用户的问题、命令或陈述。助理角色表示模型对用户输入的响应通常在生成响应时使用。工具/功能角色用于返回与工具调用相关的信息通常在模型调用外部工具或函数时使用。比如在chat方法中首先创建系统消息并将模型的角色设置为“中学老师”​。接着创建用户消息内容为“请你谈谈本学期的教学安排”​。然后将系统消息和用户消息添加到消息列表中并使用该消息列表创建Prompt对象。最后通过ChatClient生成响应并返回结果。2.6 流式对话流式对话以实时、逐步的方式接收大模型的响应。这种方式特别适用于需要实时、持续数据交互的场景如在线聊天、实时翻译等。通过流式对话用户可以更快地看到部分结果减少等待时间。2.7 文生图Spring AI集成了多种图像生成模型能够根据用户输入的文本生成图像。2.8 文本转语音、语音转文本Spring AI集成了多种语音合成模型开发者只需通过简单的API调用即可将文本转换为自然语音语音转文本类似地可以借助OpenAiAudioTranscriptionModel将语音转换成文本2.9 多模态Spring AI的多模态支持同时处理多种类型的数据输入和输出例如文本、图像和语音。通过多模态功能开发者可以将不同类型的数据结合生成更丰富的交互体验2.10 提示词填充通过将外部数据注入提示词模板来提高模型对上下文的理解能力。提示词填充适用于需要结合外部知识或动态数据的场景例如问答系统和知识检索等2.11 嵌入模式Spring AI使用嵌入模型(EmbeddingModel)生成文本嵌入向量将文本转换为高维向量表示。这些向量捕捉了文本的语义信息适用于文本相似度计算、分类和聚类等任务.2.12 向量数据库向量数据库用于存储高维向量数据。不同于传统关系数据库的匹配检索方式向量数据库采用相似性搜索Spring AI支持多种向量数据库。 系统从向量数据库中检索一组相似文档并将其作为上下文与查询一起发送至模型注1 向量数据库专为处理高维向量数据如图像、文本的数学表示设计支持相似性搜索存储非结构化数据的向量化结果如文本嵌入、图像特征数据以高维数值数组形式组织维度可达数千2传统数据库传统数据库则针对结构化数据如表格依赖精确匹配查询3性能差异向量数据库‌采用近似最近邻ANN算法进行相似性搜索如余弦相似度返回最相似的Top K结果适用于模糊语义匹配但计算密集型。‌‌‌传统数据库‌基于精确查询如SQL条件匹配结果确定性强适用于事务处理CRUD操作但难以处理语义模糊需求。‌‌向量数据库常见举例‌Milvus‌开源向量数据库专注于大规模相似性搜索支持数十亿向量的高效检索适用于图像识别、推荐系统等场景。‌Chroma‌开源嵌入数据库专为大型语言模型LLM应用设计简化知识管理与检索减少模型幻觉其他如MongoDB Atlas集成向量搜索的文档数据库、Deep Lake专为深度学习设计的AI数据库和FaissFacebook AI相似性搜索库也常见于特定用例。注 ClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统。ClickHouse 可被视为“支持向量搜索的数据库”但不属于严格意义上的向量数据库。注 Elasticsearch 一个基于Lucene的分布式搜索引擎Elasticsearch通常被归类为“支持向量搜索的搜索引擎”而非专用向量数据库。2.13 函数调用Spring AI的函数调用(Function Calling)功能允许大模型在生成响应的过程中调用外部函数或服务。首先自定义执行特定任务的函数该函数通常封装了外部工具或API。然后将自定义函数注册到Spring容器中。最后将自定义函数添加到ChatClient中。2.14 增强器增强器 通过在模型调用的请求发送之前和响应返回之后插入自定义逻辑例如实现输入验证、结果过滤、日志记录、性能监控等功能注 这里的结果过滤 可以间接实现大模型结果的自动化校验2.15 对话记忆对话记忆用于管理对话上下文和历史记录适用于多轮对话或需要上下文感知的场景。对话记忆支持内存存储和持久化存储等实现方式2.16 内容审查Spring AI集成了内容审核模型用于检测用户输入中可能存在的不当内容例如暴力、仇恨言论、性暗示、自残和恐怖主义等。开发者可以在模型调用之前对用户输入进行审核确保其符合道德伦理和业务要求。若检测发现不当内容那么系统将拦截请求并返回相应的提示信息避免模型生成不当的响应。内容审查机制适用于聊天机器人、内容生成平台等多种场景。注 uri是外部的接口