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阿里出手了:Spring AI Alibaba正式版發布!

人工智能
Spring AI Alibaba 提供高層次的 AI API 抽象與云原生基礎設施集成方案,幫助開發者快速構建 AI 應用。

Spring AI Alibaba 是基于 Spring AI 構建的,專門針對阿里云生態(如通義千問、OSS 等)進行深度適配和功能增強。

Spring AI Alibaba 提供高層次的 AI API 抽象與云原生基礎設施集成方案,幫助開發者快速構建 AI 應用。

主要功能

Spring AI Alibaba 提供的主要功能如下:

  • 開發復雜 AI 應用的高階抽象 Fluent API — ChatClient。
  • 提供多種大模型服務對接能力,包括主流開源與阿里云通義大模型服務(百煉)等。
  • 支持的模型類型包括聊天、文生圖、音頻轉錄、文生語音等。
  • 支持同步和流式 API,在保持應用層 API 不變的情況下支持靈活切換底層模型服務,支持特定模型的定制化能力(參數傳遞)。
  • 支持 Structured Output,即將 AI 模型輸出映射到 POJOs。
  • 支持矢量數據庫存儲與檢索。
  • 支持函數調用 Function Calling。
  • 支持構建 AI Agent 所需要的工具調用和對話內存記憶能力。
  • 支持 RAG 開發模式,包括離線文檔處理如 DocumentReader、Splitter、Embedding、VectorStore 等,支持 Retrieve 檢索等。
  • 支持 MCP 調用。

正式版發布

Spring AI Alibaba 在前段時間也發布了第一個 GA(General Availability,正式發布版) 版  1.0.0.2,這是第一個 GA 版本!

“Spring AI Alibaba 支持 ChatBot、Workflow 和 Multi-agent(多智能體)應用程序的開發。

主要特點

  1. 全面框架集成:無縫連接阿里巴巴服務,包括百聯的 Dashscope,支持 Qwen 和 Deepseek 等各種主流 AI 模型。
  2. 多智能體框架:基于圖的多代理框架:受 Langgraph 的啟發,Spring AI Alibaba Graph 可以輕松構建工作流和多代理應用程序。
  3. 企業級 AI 代理解決方案
  • Nacos MCP 注冊表。
  • 分布式 MCP 發現和負載均衡。
  • 動態 API 到 MCP 代理。
  • NL2SQL 用于將自然語言查詢轉換為 SQL 語句。
  • 可觀察性。

快速開始

1.引入 spring-ai-alibaba-starter 依賴

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    <version>3.3.4</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
    <version>1.0.0.2</version>
</dependency>

2.設置配置文件 application.yml

spring:
  ai:
    dashscope:
      api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY}

3.注入 ChatModel

private final ChatModel dashScopeChatModel;

public DashScopeChatModelController(ChatModel chatModel) {
  this.dashScopeChatModel = chatModel;
}

4.編寫控制器

@GetMapping("/simple/chat")
public String simpleChat() {

  return dashScopeChatModel.call(new Prompt(DEFAULT_PROMPT)).getResult().getOutput().getContent();
}

/**
 * Stream 流式調用。可以使大模型的輸出信息實現打字機效果。
 * @return Flux<String> types.
 */
@GetMapping("/stream/chat")
public Flux<String> streamChat(HttpServletResponse response) {

  // 避免返回亂碼
  response.setCharacterEncoding("UTF-8");

  Flux<ChatResponse> stream = dashScopeChatModel.stream(new Prompt(DEFAULT_PROMPT));
  return stream.map(resp -> resp.getResult().getOutput().getContent());
}

至此,已經完成了 DashScope 的基本接入。現在您已經可以和 DashScope 模型對話了。

官方案例

官方社區開發了一個 Playground 示例,其中包括基于 Spring AI Alibaba 的完整前端 UI 和后端。Playground 允許用戶體驗所有核心框架功能,例如聊天、可觀察性、多輪對話、圖像生成、多模態、工具調用、MCP 和 RAG,體驗了一下它的文生圖還不錯,如下圖所示:

項目地址:https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples/tree/main/spring-ai-alibaba-playground

小結

AI 已經不再是選擇題,而是生死題的今天,早早行動起來,擁抱 AI、享受 AI 賦予這個時代的紅利,才是事業穩定和成功的關鍵,所以一起搞起來吧~

責任編輯:姜華 來源: 磊哥和Java
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