【AI】Java自己的LangChain！Spring AI【持续更新ing】_langchain-springboot v1.4.0

简介

Spring AI项目的目标在于简化包括人工智能功能在内的应用程序的开发过程，避免不必要的复杂性。这个项目受到了诸如LangChain和LlamaIndex等知名Python项目的启发，但Spring AI并非是这些项目的直接移植。该项目立项的信念是，下一波生成型AI应用程序不仅是为Python开发者，还将在许多编程语言中普遍存在。
在其核心，Spring AI提供了作为开发AI应用程序的基础的抽象。这些抽象有多种实现，使得用最小的代码更改即可轻松替换组件。
Spring AI提供以下特性：
支持所有主要的模型提供商，例如OpenAI、Microsoft、Amazon、Google以及Huggingface。
支持的模型类型包括聊天和图文转换，且还有更多的功能在开发中。
跨AI提供商的可携式API，包括聊天及嵌入模型。可支持同步和流API选项，也能够访问特定于模型的功能。
映射AI模型输出到POJOs。
支持所有主要的向量数据库提供商，例如Azure Vector Search、Chroma、Milvus、Neo4j、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Redis以及Weaviate。
跨向量存储提供商的可携式API，包括一个也具有移植性的新颖的类SQL元数据过滤API。
函数调用。
Spring Boot自动配置和用于AI模型和向量存储的启动器。
用于数据工程的ETL框架。
这一功能集让你可以实现诸如“在你的文档上进行问答”或“与你的文档聊天”等常见用例。

局限

• 目前支持模型较少
• 工程落地开发存在困难，仍旧是单独的模块，未达成类似LangChain中Chain的功能，应该是仅完成对大模型应用的抽象