- Spring AI prinaša prenosljive, strukturirane in opazne zmogljivosti umetne inteligence v Spring Boot, pri čemer združuje glavne ponudnike LLM in vektorjev za doslednim Java API-jem.
- Knjiga »Spring AI in Action« vodi razvijalce Spring od preprostih pozivov do napredne RAG, agentov, orodij, govora in opazovalnosti s praktičnimi vzorci, ki temeljijo na primerih.
- Funkcije, usmerjene v podjetja, kot so svetovalci, pogovorni pomnilnik, vrednotenje modelov in integracija Tanzu Gen AI, omogočajo gradnjo zanesljivih sistemov AI produkcijske kakovosti na JVM.
Spring AI in Action hitro postaja vodilna referenca za razvijalce Jave in Spring Boota, ki želijo v svoje vsakodnevne projekte vključiti sodobno generativno umetno inteligenco, ne da bi pri tem opustili JVM stack. Namesto da bi vas silili v ekosisteme Pythona ali nejasna orodja, knjiga in ogrodje delujeta z roko v roki, tako da lahko še naprej kodirate v Javi ali Kotlinu, hkrati pa še vedno integrirate zmogljive modele velikih jezikov (LLM), generiranje razširjenega iskanja (RAG), agente, orodja in multimodalne funkcije.
Kar dela ta ekosistem tako privlačen, je kombinacija produkcijsko pripravljenega ogrodja (Spring AI) in zelo pragmatičnega vodnika, ki temelji na primerih (Spring AI in Action, avtor Craig Walls). Skupaj prikazujeta, kako povezati modele umetne inteligence, vektorske baze podatkov, pogovorni pomnilnik in orodja za vrednotenje v znane aplikacije Spring Boot z uporabo preprostih POJO-jev, samodejne konfiguracije in čistega, prenosljivega API-ja, ki skriva veliko kompleksnosti, specifične za ponudnika.
Kaj je Spring AI in zakaj je pomembna za razvijalce Java
Spring AI je aplikacijski okvir, zasnovan tako, da v svet inženiringa umetne inteligence prenese klasična Springova načela – prenosljivost, modularno arhitekturo in POJO-centrično zasnovo. Spring AI se v svojem bistvu osredotoča na reševanje najtežjega praktičnega problema umetne inteligence v podjetjih: povezovanje vaše organizacije datum in API-ji s sodobno AI modeli na način, ki je vzdržen, opazljiv in ga je mogoče sčasoma enostavno razvijati.
Namesto da bi vas vezali na enega samega ponudnika LLM, Spring AI abstrahira večino velikih ponudnikov. Takoj po namestitvi se lahko pogovarjate z modeli iz OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Google, MistralAI in celo lokalni modeli, ki se strežejo prek Ollame. Isti programski model podpira tako sinhrone kot pretočne odzive, pri čemer še vedno ohranite dostop do zmogljivosti, specifičnih za ponudnika, ko jih resnično potrebujete.
Drug ključni steber Spring AI je njena močna podpora strukturiranemu izhodu. Namesto ročnega razčlenjevanja surovega besedila lahko odgovore modela preslikate neposredno v razrede in zapise Java, s čimer spremenite neurejen naravni jezik v čiste POJO-je. To je bistveno pri gradnji agentov, orodij ali delovnih tokov, ki morajo sklepati na podlagi predvidljivih podatkov namesto na podlagi nestrukturiranega besedila.
Spring AI se tudi globoko integrira z vektorskimi bazami podatkov, tako da lahko implementirate Retrieval Augmented Generation, ne da bi morali znova izumljati kolo. Podpira ponudnike, kot so Apache Cassandra, Azure Vector Search, Chroma, Milvus, MongoDB Atlas, Neo4j, Integracija z Oraclom, PostgreSQL s PGVector, Pinecone, Qdrant, Redis in Weaviate. Prenosni API za shrambo vektorjev in jezik za filtriranje metapodatkov, podoben SQL, omogočata spreminjanje vektorskih ozadij z minimalnimi spremembami kode.
Poleg vsega tega Spring AI ponuja orodja za opazovanje, cevovode za vnašanje dokumentov, vrednotenje modelov in generativne vzorce AI. Tekoče govoriš ChatClient podoben WebClient/RestClient, svetovalci za pogoste vzorce umetne inteligence, kot sta RAG in pogovorni pomnilnik, samodejna konfiguracija z zaganjalniki Spring Boot ter pripomočki za spremljanje uporabe žetonov in odkrivanje halucinacij.
V okviru »Pomladne umetne inteligence v akciji«: od Hello AI World do polnopravnih agentov
»Spring AI in Action« avtorja Craiga Wallsa je praktičen vodnik, ki vam pokaže, kako vse te zmogljivosti Spring AI uporabiti v resničnih aplikacijah. Knjiga je namenjena predvsem razvijalcem Spring in predpostavlja, da že poznate Spring Boot, vendar ne zahteva predhodnih izkušenj z generativno umetno inteligenco; ni vam treba biti podatkovni znanstvenik ali »strokovnjak za umetno inteligenco«, da bi sledili.
Potovanje v knjigi se začne s preprostim primerom »Pozdravljen, svet umetne inteligence« in postopoma, ko se boste navadili, uvaja naprednejše tehnike. Začnete z ožičenjem osnovnega klica LLM znotraj aplikacije Spring Boot, nato pa nadaljujete z ustvarjanjem besedilnih povzetkov, gradnjo pomočnikov, ki delujejo znotraj vaših obstoječih spletnih ali zalednih storitev, in oblikovanjem pozivov, tako da so odgovori bolj koristni in predvidljivi.
Med napredovanjem se vsebina poglobi v RAG, vektorske shrambe in multimodalne scenarije, kjer modeli delujejo tako z besedilom kot s slikami. Naučite se, kako postavljati vprašanja o zasebnih dokumentih, na katerih model ni bil nikoli usposobljen, kako slike pretvoriti v besedilo in obratno ter kako odgovore LLM utemeljiti na lastnih podatkih, da nehajo halucinirati, ko se soočajo z vprašanji, specifičnimi za določeno področje.
Druga polovica knjige dvigne letvico z raziskovanjem akterjev, uporabe orodij, govora in opazovalnosti. Tukaj boste videli, kako zgraditi agente umetne inteligence, ki se lahko odločijo, kdaj poklicati orodja ali API-je, kako usmeriti naloge k specializiranim pozivom, kako spremljati dogajanje z metrikami in sledi ter kako ohraniti varnost sistema z ocenjevanjem in zaščitnimi ukrepi za ustvarjeno vsebino.
Craig Walls skozi celotno knjigo ohranja svoj značilni slog, ki temelji na primerih, in se vedno osredotoča na »opravljanje dela«, namesto da bi vas utapljal v teoriji. Poglavja so polna pragmatičnih odlomkov in realističnih scenarijev: klepetalni roboti, ki dejansko poznajo vaše podatke, pomočniki, vgrajeni v poslovne poteke dela, in agenti, ki kompleksne naloge razdelijo na manjše, obvladljive dele.
Ključne teme in struktura knjige
Kazalo vsebine »Spring AI in Action« daje jasno sliko o obsegu tega, kar boste zgradili. Od temeljnih gradnikov do naprednih vzorcev se vsako poglavje osredotoča na specifično področje integracije umetne inteligence s Springom:
- Uvod v Spring AI: zagon projekta, konfiguriranje ponudnikov, pošiljanje prvih pozivov.
- Vrednotenje ustvarjenih odgovorov: merjenje kakovosti, odkrivanje težav in zaščita pred nekakovostno ali zavajajočo vsebino.
- Pošiljanje pozivov za generiranje: oblikovanje pozivov, uporaba predlog in nadzor vedenja modela.
- Pogovor z vašimi dokumenti: izvajanje RAG, da lahko LLM-ji odgovarjajo na vprašanja o neizurjenih, zasebnih podatkih.
- Omogočanje pogovornega spominavzdrževanje konteksta večobratnega klepeta z uporabo svetovalcev za pomnilnik Spring AI.
- Aktiviranje generiranja z orodjem: omogočanje modelom, da kličejo funkcije in orodja na strani odjemalca, ko potrebujejo sveže ali zunanje podatke.
- Uporaba protokola konteksta modela (MCP): upravljanje bogatejšega konteksta in interakcij z orodji in viri podatkov.
- Ustvarjanje z glasom in slikami: sprejemanje multimodalnih zmogljivosti za govor in slike.
- Opazovanje delovanja umetne inteligence: dodajanje opazovalnosti in spremljanja v vaše cevovode umetne inteligence.
- Zaščita generativne umetne inteligence: uporaba varovalnih ograj, filtrov vsebine in drugih zaščitnih mehanizmov.
- Uporaba generativnih vzorcev umetne inteligence: zajemanje vzorcev za večkratno uporabo za delovne procese umetne inteligence.
- Zaposlovanje agentov: gradnja agentnih sistemov, ki lahko načrtujejo, usmerjajo in izboljšujejo delo.
Ocene uglednih članov skupnosti Spring in Java poudarjajo, kako dostopno in praktično je gradivo. Avtorji predgovora in recenzenti hvalijo knjigo zaradi jasnih razlag, obsežnih predstavitev in globine »zakladnice« novih tehnologij, pri čemer poudarjajo, da ostaja utemeljena na razvoju v resničnem svetu in ne na akademski abstrakciji.
Ob nakupu tiskane izdaje pri založbi Manning dobite tudi brezplačno e-knjigo (PDF ali ePub) in dostop do njihove spletne različice LiveBook. Platforma liveBook sama vključuje pomočnika z umetno inteligenco, ki lahko odgovarja na vaša vprašanja v več jezikih, tako da lahko med branjem raziskujete primere, iščete po besedilu in pojasnjujete teme.
Osnovne funkcije Spring AI za aplikacije umetne inteligence na ravni podjetja
Poleg knjige ogrodje Spring AI ponuja obsežen nabor funkcij, prilagojenih aplikacijam umetne inteligence produkcijske ravni. Ne gre le za imenovanje LLM; gre za izgradnjo celovitih sistemov, ki so varni, opazovalni, preizkušljivi in prenosljivi med ponudniki in okolji.
Enaka raven prilagodljivosti velja tudi za vektorske shrambe. S podporo za Apache Cassandra, Azure Vector Search, Chroma, Milvus, MongoDB Atlas, Neo4j, Oracle, PostgreSQL/PGVector, Pinecone, Qdrant, Redis, Weaviate in druge lahko implementirate RAG in semantično iskanje, ne da bi morali aplikacijo vezati na eno samo rešitev za shranjevanje. Prenosni API in izrazni filtri metapodatkov olajšajo izvajanje kompleksnih poizvedb o podobnosti.
Orodja in klicanje funkcij so v Spring AI prvorazredni državljani. Modeli lahko zahtevajo izvajanje orodij in funkcij na strani odjemalca za pridobivanje podatkov v realnem času ali sprožitev dejanj. To spremeni vaš LLM iz pasivnega generatorja besedil v aktivno komponento, ki lahko poizveduje po API-jih, kliče baze podatkov ali orkestrira storitve prek klicev tipiziranih funkcij.
Opazljivost je vgrajena v ogrodje, tako da lahko vidite, kaj vaša umetna inteligenca počne pod pokrovom. Zbirate lahko meritve o uporabi žetonov, zakasnitvi in stopnjah napak, sledite klicem v sistemu in povezujete aktivnost LLM s preostalimi mikrostoritvami. To je ključnega pomena, ko se umetna inteligenca premakne iz poskusov v poslovno kritične delovne obremenitve.
Spring AI vključuje tudi ogrodje za vnašanje dokumentov v slogu ETL za naloge podatkovnega inženiringa. Pomaga vam nalagati, razvrščati in indeksirati dokumente v vektorske shrambe, tako da so vaši RAG cevovodi robustni in ponovljivi, namesto da bi bili le zbirka ad-hoc skriptov.
ChatClient, svetovalci in pogovorne zmogljivosti
Na ravni kodiranja se večina interakcij z umetno inteligenco Spring vrti okoli ChatClient API, tekoč vmesnik, ki ga navdihujejo znani vzorci Spring WebClient in RestClient. Pozive gradite in pošiljate, prejemate odgovore, pretakate žetone, ko prispejo, in obravnavate napake na način, ki se razvijalcem Spring zdi takoj naraven.
Svetovalci so še ena ključna abstrakcija, ki zajema običajne generativne vzorce umetne inteligence. Preoblikujejo podatke, ki gredo v in iz LLM-ov, dodajo vedenja, kot sta RAG ali pomnilnik, in zagotavljajo prenosljivost med modeli in primeri uporabe. Namesto ročnega povezovanja vsakega poziva ali konteksta vključite svetovalce, da dobite robustno vedenje z minimalnim standardom.
Pogovorni spomin se obdeluje prek specializiranih svetovalcev za klepetalni spomin, ki upravljajo večobratni dialog. Ker sami LLM-ji nimajo stanja in »pozabijo« pretekle poteze, ti svetovalci spremljajo zgodovino pogovorov in v vsak poziv vnesejo prave dele konteksta. Izbirate lahko med različnimi strategijami in celo implementirate trajen, dolgoročni spomin z vektorskimi pristopi.
Kombinacija pomnilnika za klepet in svetovalcev RAG vam omogoča, da ustvarite pomočnike, ki se lahko z vašimi dokumenti »pogovarjajo« večkrat. Uporabnik lahko postavlja dodatna vprašanja, izpopolnjuje svoja vprašanja in se sklicuje na prejšnje dele pogovora, medtem ko Spring AI samodejno pridobi in v vsako zahtevo vstavi najustreznejše delčke dokumentov.
Predloge pozivov olajšajo eksternalizacijo in ponovno uporabo pozivov. Definirate generične predloge, ki sprejemajo parametre, vključite dodatna navodila in določite želeno izhodno obliko (na primer JSON, ki se neposredno preslika v objekte Java). Preden je poziv poslan, Spring AI izpolni prazna polja, uporabi kontekst in zagotovi, da so navodila jasna modelu.
RAG, zmanjševanje halucinacij in pomočniki, ki se zavedajo dokumentov
Generiranje z razširjenim iskanjem (RAG) je eden najpomembnejših vzorcev, ki jih zajemata tako ogrodje kot knjiga. Rešuje kritično omejitev statičnih LLM-jev: vedo le za tisto, za kar so bili usposobljeni, kar pomeni, da privzeto ne morejo videti vaše interne dokumentacije, podatkov o strankah ali lastniškega znanja.
Z RAG vaša aplikacija najprej pridobi majhen nabor dokumentov, ki so semantično podobni uporabnikovemu vprašanju, nato pa jih vnese v model kot kontekst. Spring AI povzema veliko tega dela, se integrira z ducati vektorskih shramb in zagotavlja API za poizvedovanje po podobnosti, filtriranje po metapodatkih in prilagajanje načina razvrščanja in vdelave vsebine.
Pravilno izvedena RAG drastično zmanjša halucinacije. Namesto ugibanja, kdaj mu primanjkuje informacij ali je preveč naučen na generičnih internetnih podatkih, je model usmerjen k visokokakovostnim, domensko specifičnim odlomkom. Knjiga vodi skozi primere uporabe »klepeta z vašo dokumentacijo« in »vprašanja in odgovori o vaši dokumentaciji«, ki ta vzorec prikazujejo od začetka do konca.
skozi QuestionAnswerAdvisor in ChatClient, lahko celoten tok RAG upravljate eksplicitno ali pa pustite, da Svetovalec namesto vas orkestrira vdelavo, pridobivanje in vbrizgavanje konteksta. To vam daje prilagodljivost: začnite s preprostim pristopom za hitro premikanje, nato pa se spustite za eno raven, ko potrebujete prilagojeno vedenje ali poglobljeno optimizacijo.
Ker Spring AI podpira pretakanje odgovorov, se lahko ti odgovori, ki se zavedajo dokumentov, pretakajo nazaj v uporabniški vmesnik, ko so ustvarjeni. To posnema človeško tipkanje v realnem času in zagotavlja boljšo uporabniško izkušnjo, še posebej, če so odgovori dolgi ali je zakasnitev modela visoka.
Agentični vzorci, navdihnjeni z antropičnimi raziskavami
Spring AI izvaja tudi niz agentnih vzorcev, ki jih je navdihnila raziskava Anthropic o gradnji učinkovitih agentov LLM. Poudarek je na preprostosti in sestavljivosti, ne pa na težkih, nepreglednih ogrodjih agentov, kar se dobro ujema z zahtevami podjetij za vzdrževalne in preizkušljive sisteme.
Prvi vzorec, verižni potek dela, razdeli velike naloge na vrsto manjših, urejenih korakov. Vsak korak uporablja svoj poziv, porabi izhod prejšnjega koraka in ustvari izboljšane vmesne rezultate. V Spring AI je to videti kot iteracija po sistemskih pozivih in klicanje ChatClient večkrat, pri čemer se prejšnji odgovor posreduje kot del naslednjega vnosa, s čimer se ustvari jasen in razširljiv cevovod.
Pri paralelizaciji poteka dela hkrati, pri čemer se izvaja več klicev LLM in združujejo njihovi izhodi. Uporabite ga lahko za »sekcioniranje« (razdelitev dela na neodvisne dele) ali »glasovanje« (več izvedb modela obravnava isti poziv in nato združevanje rezultatov). Model lahko na primer prosite, naj vzporedno analizira vpliv sprememb na trgu na stranke, zaposlene, vlagatelje in dobavitelje, nato pa te vpoglede združi.
Potek dela usmerjanja uvaja inteligentno razporejanje. LLM najprej razvrsti vhodne podatke in se odloči, kateri specializirani poziv ali upravljavec naj jih obdela: vprašanja o obračunavanju gredo enemu strokovnemu pozivu, tehnične težave drugemu, generična vprašanja pa splošnemu pomočniku. Usmerjevalni potek dela Spring AI povezuje to logiko skupaj prek ChatClient in zemljevid poti.
Orchestrator‑Workers je naprednejši vzorec, ki se še vedno izogiba nenadzorovani avtonomiji. Osrednji model »orkestratorja« razdeli kompleksno nalogo na podnaloge, nato pa se specializirani delavci lotijo teh podnalog, pogosto vzporedno. Ko delavci končajo, se njihovi rezultati združijo v končni rezultat. Spring AI zagotavlja gradnike za izvajanje tega vzorca, hkrati pa ohranja jasne in predvidljive odgovornosti.
Končno, vzorec Evaluator-Optimizer uporablja dva sodelujoča modela. En model deluje kot generator, ki predlaga rešitve, medtem ko drugi model deluje kot kritik ali pregledovalec, ki preverja rešitev glede na jasna merila in podaja povratne informacije o izboljšavah. Ta zanka se nadaljuje, dokler ocenjevalec ni zadovoljen, kar ustvari izpopolnjen odgovor skupaj s sledjo razvoja rešitve.
Najboljše prakse, zanesljivost in prihodnji razvoj
Vzorce in funkcije v Spring AI spremljajo jasne najboljše prakse, ki izhajajo tako iz raziskav Anthropic kot iz produkcijskih izkušenj Spring ekosistema. Splošni nasvet je, da začnete z najpreprostejšim delovnim potekom, ki je sploh lahko delujoč, nato pa kompleksnost postopoma povečujete le, če to dokazljivo doda vrednost.
Zanesljivost bi morala biti prvovrstna skrb v katerem koli sistemu, ki podpira LLM. To pomeni uporabo varnega strukturiranega izhoda, kjer koli je to mogoče, preverjanje odgovorov, dodajanje močnega obravnavanja napak in ponovnih poskusov ter opremljanje cevovodov z metrikami in dnevniki. Ko gre kaj narobe, bi morali biti sposobni razumeti, zakaj, in to hitro odpraviti.
Razvijalcem se priporoča, da skrbno pretehtajo kompromise med zakasnitvijo in natančnostjo. Združevanje več korakov ali dodajanje zank evalvatorja lahko znatno izboljša kakovost, vendar bo tudi povečalo odzivne čase in porabo žetonov. Paralelizacija lahko pomaga povrniti hitrost, vendar le, če so naloge resnično neodvisne.
Prihodnje delo v ekosistemu Spring AI bo poglobilo zmogljivosti na področju sestavljanja vzorcev, naprednih strategij pomnjenja in integracije orodij. Sestavljanje več vzorcev – kot so veriženje, usmerjanje in zanke evalvatorja – vam omogoča, da zgradite sofisticirane agente, ki so še vedno razumljivi. Napredno upravljanje pomnilnika raziskuje trajen kontekst, učinkovita kontekstna okna in dolgoročno hrambo znanja.
Orodja in integracija protokola Model Context Protocol (MCP) sta še eno aktivno področje. Standardizirani vmesniki za zunanja orodja in bogatejši protokol za kontekst modela pomenijo, da lahko agenti varno in prilagodljivo dostopajo do vaših storitev, API-jev in virov podatkov, vse v okviru vašega sklada za upravljanje in opazovanje.
Pomladna umetna inteligenca na širši platformi: Tanzu Gen AI Solutions
Za organizacije, ki gradijo na VMwarejevem skladu Tanzu, Spring AI podpira tudi rešitve Tanzu Gen AI. Strežnik Tanzu AI, ki ga poganja Spring AI, ponuja produkcijsko pripravljeno okolje za uvajanje aplikacij umetne inteligence na platformi Tanzu z varnostjo, upravljanjem in skalabilnostjo na ravni podjetja.
Ta integracija poenostavlja dostop do modelov, kot je Amazon Bedrock Nova, prek enotnega vmesnika. Namesto da bi vsaka ekipa povezovala svoje modelne povezave, platforma standardizira dostop, varnostne politike in operativna orodja. Spring AI poskrbi za prenosljivost modelov, medtem ko Tanzu zagotavlja robustno infrastrukturo, samodejno skaliranje in opazovalnost, ki jo pričakujete od sodobne platforme Kubernetes.
Ker je Spring AI odgovoren za abstrakcijo na ravni aplikacije, se lahko ekipe premikajo med ponudniki ali sprejmejo nove modele, ne da bi morale prepisati svojo poslovno logiko. Ta prilagodljivost je ključnega pomena v hitro spreminjajočem se okolju umetne inteligence, kjer se pogosto pojavljajo novi modeli, cene ali zmogljivosti pa se lahko hitro spreminjajo.
Funkcije varnosti in upravljanja v rešitvah Tanzu Gen AI zavijajo te aplikacije umetne inteligence v iste poslovne kontrole, ki se uporabljajo za druge mikrostoritve. Politike, nadzor dostopa, revizijske sledi in orodja za skladnost se naravno razširjajo na delovne obremenitve LLM, zaradi česar je izvajanje občutljivih ali reguliranih primerov uporabe bolj izvedljivo.
Vse te plasti – ogrodje, knjiga, vzorci in platforma – se zbližajo z istim ciljem: omogočiti razvijalcem Spring, da v aplikacije Java dodajo visokokakovostne funkcije umetne inteligence, kot so virtualni pomočniki, pametno iskanje, povzemanje besedila in priporočila, neposredno brez žrtvovanja zanesljivosti ali nadzora. S Spring AI in Action kot vašim praktičnim vodnikom in Spring AI kot vašo inženirsko hrbtenico lahko preidete od eksperimentov do robustnih storitev, ki jih poganja umetna inteligenca, hkrati pa ostanete znotraj ekosistema Spring, ki ga že tako dobro poznate.
