Java 離AI還是太遠(yuǎn)了，這兩個Spring AI 框架能稍微接近一下
自從AI火起來之后，大模型一個接一個的出現(xiàn)，所有的語言、工具、產(chǎn)品似乎都能蹭一蹭大模型的熱度。
很多大模型都是 Python 實現(xiàn)的，假設(shè)你要玩一玩各種問答模型、文生圖模型、文字轉(zhuǎn)語音模型，你會發(fā)現(xiàn)基本上都是以 Python 為入口的。
還有很多技術(shù)博主發(fā)表「在AI的幫助下，2小時上線xxx付費產(chǎn)品，MRR xx 千刀」諸如此類的消息，一看背后的技術(shù) JavaScript 一把梭，前端 js ，后端 nodejs 。
還有說：在大模型的幫助下，簡單的代碼可以由AI快速時間，省下的時間可以做性能優(yōu)化，那些性能查的工具鏈、客戶端可以由性能更好的 Rust 來重寫了，這不，Rust 也算蹭上了。
最近，看到有開發(fā)者用 Claude.ai 設(shè)計個人簡歷和社交名片，一看開發(fā)者是某 Lisp 大佬，而且 prompt 也是用 Lisp 格式寫的偽代碼，格式確實很清晰。有評論稱，原來 Lisp 才是 AI Prompt 的最終歸宿。
而 Java 這邊呢，好像就是一堆簡單的邏輯代碼，貌似只有等著被替代的份兒了。
當(dāng)然了，在目前看來，這肯定還算是危言聳聽，哪兒那么容易輕易就被替代，對吧？
國外和國內(nèi)兩大 Java 技術(shù)推動者都推出 Spring AI 框架，分別是 Spring 社區(qū)的 Spring-ai 和 阿里巴巴的 Spring AI Alibaba，這兩個框架都是為了方便開發(fā)者在 AI 場景下的開發(fā)。
雖然做不了AI 的核心，但是也要搶占入口不是。
Spring-ai
官方倉庫：https://github.com/spring-projects/spring-ai
Spring 社區(qū)出品，目前 star 數(shù)2.9k。
Spring AI 是一個人工智能工程應(yīng)用框架，旨在將 Spring 生態(tài)系統(tǒng)的設(shè)計原則如可移植性和模塊化設(shè)計應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，推動以 POJOs 作為應(yīng)用構(gòu)建塊。它支持多種 AI 模型提供商的聊天、文本轉(zhuǎn)圖像和嵌入模型，具有可移植的 API、新穎的向量存儲 API、自動配置和啟動器、函數(shù)調(diào)用功能、ETL 數(shù)據(jù)工程框架以及豐富的文檔和示例。
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支持眾多 AI 提供商的聊天、文本轉(zhuǎn)圖像和嵌入模型，包括 Amazon Bedrock、Anthropic、OpenAI 等。還支持訪問數(shù)千個模型，如 HuggingFace 上的模型。
如果你看過 OpenAI 的官方文檔，會發(fā)現(xiàn)它有問答、文生圖、文字轉(zhuǎn)語音等等各種各樣的上百個接口。其他的模型也差不多是這個數(shù)量，如果一個應(yīng)用要接入多個 AI 模型，光實現(xiàn)接口就得花上很多時間。有了 Spring AI ，相當(dāng)于幫我們封裝了一層，只要配置上參數(shù)后，就可以用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)調(diào)用各個大模型了。
如果你的產(chǎn)品是選用 Java 技術(shù)棧的，并且要做出海的話，選擇 Spring AI 能節(jié)省不少時間。
Spring AI Alibaba
官方倉庫：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba
這是阿里剛剛發(fā)布的，是一款 Java 語言實現(xiàn)的 AI 應(yīng)用開發(fā)框架，旨在簡化 Java AI 應(yīng)用程序開發(fā)，讓 Java 開發(fā)者像使用 Spring 開發(fā)普通應(yīng)用一樣開發(fā) AI 應(yīng)用。Spring AI Alibaba 基于 Spring AI 開源項目構(gòu)建，默認(rèn)提供阿里云基礎(chǔ)模型服務(wù)、開源及商業(yè)生態(tài)組件的集成與最佳實踐。
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核心能力如下：
- 開發(fā)復(fù)雜 AI 應(yīng)用的高階抽象 Fluent API -- ChatClient
- 提供多種大模型服務(wù)對接能力，包括主流開源與阿里云通義大模型服務(wù)（百煉）等
- 支持的模型類型包括聊天、文生圖、音頻轉(zhuǎn)錄、文生語音等
- 支持同步和流式 API，在保持應(yīng)用層 API 不變的情況下支持靈活切換底層模型服務(wù)，支持特定模型的定制化能力（參數(shù)傳遞）
- 支持 Structured Output，即將 AI 模型輸出映射到 POJOs
- 支持矢量數(shù)據(jù)庫存儲與檢索
- 支持函數(shù)調(diào)用 Function Calling
- 支持構(gòu)建 AI Agent 所需要的工具調(diào)用和對話內(nèi)存記憶能力
- 支持 RAG 開發(fā)模式，包括離線文檔處理如 DocumentReader、Splitter、Embedding、VectorStore 等，支持 Retrieve 檢索
如果你的AI產(chǎn)品是 Java 技術(shù)棧，而且采用國內(nèi)大模型的，尤其是使用阿里通義千問的，使用Spring AI Alibaba可以節(jié)省不少時間。
