大模型之Spring AI实战系列（一）：基础认知篇 - 开启智能应用开发之旅_spring-ai

系列篇章💥

目录

• 系列篇章💥
• 一、初识 Spring AI
• • （一）Spring AI 的诞生背景
  • （二）Spring AI 是什么
• 二、Spring AI 的核心功能
• • （一）便携式 API 支持
  • （二）支持多种 AI 模型提供商
  • （三）结构化输出
  • （四）支持多种向量数据库提供商
  • （五）工具/函数调用
  • （六）可观察性
  • （七）文档摄取 ETL 框架
  • （八）AI 模型评估
  • （九）Spring Boot 自动配置和启动器
  • （十）聊天客户端 API
  • （十一）顾问 API
  • （十二）支持聊天对话记忆和检索增强生成（RAG）
• 三、Spring AI 的技术架构
• • （一）核心模块解析
  • • 1. `spring-ai-core`
    • 2. 模型支持模块
    • 3. 向量存储模块
    • 4. 文档读取器模块
    • 5. 自动配置模块（`spring-ai-spring-boot-autoconfigure`）
• 四、Spring AI 的优势与价值
• • （一）降低 AI 应用开发门槛
  • （二）提高开发效率
  • （三）增强应用的可扩展性和可维护性
• 五、Spring AI 的应用场景
• • （一）问答系统
  • （二）聊天机器人
  • （三）内容生成
  • （四）图像和语音处理
  • （五）智能搜索
  • （六）文档处理
• 六、Spring AI 的发展与未来展望
• • （一）当前发展现状
  • （二）未来发展趋势
  • • 1. 深化与其他 Spring 项目和外部技术的融合
    • 2. 提升性能和易用性
    • 3. 拓展应用场景和行业解决方案

一、初识 Spring AI

（一）Spring AI 的诞生背景

随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的企业希望将人工智能集成到其应用中。然而，现有的 AI 开发工具和框架大多集中在 Python 生态系统中，对于 Java 企业级开发者来说，缺乏一种能够无缝集成 AI 模型的解决方案。Spring AI 项目应运而生，旨在为 Java 开发者提供一种简化的方式，将 AI 功能集成到企