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Spring Cloud Alibaba AI 入門與實踐

開發 前端
當前版本的 Spring Cloud Alibaba AI? 主要完成了幾種常見生成式模型的適配,涵蓋對話、文生圖、文生語音等。在未來的版本中將繼續推進 VectorStore、Embedding、ETL Pipeline、RAG? 等更多 AI 應用開發場景的建設。?

一、概述

Spring AI 是 Spring 官方社區項目,旨在簡化 Java AI 應用程序開發,讓 Java 開發者像使用 Spring 開發普通應用一樣開發 AI 應用。

Spring Cloud Alibaba AI 是一個將 Spring Cloud 微服務生態與阿里巴巴 AI 能力無縫集成的框架,幫助開發者快速構建具備 AI 功能的現代化應用。本文將介紹 Spring Cloud Alibaba AI 的基本概念、主要特性和功能,并演示如何完成一個 在線聊天 和 在線畫圖 的 AI 應用。

二、主要特性和功能

Spring Cloud Alibaba AI 目前基于 Spring AI 0.8.1 版本 API 完成通義系列大模型的接入。通義接入是基于阿里云 阿里云百煉 服務;而 阿里云百煉 建立在 模型即服務(MaaS) 的理念基礎之上,圍繞 AI 各領域模型,通過標準化的 API 提供包括模型推理、模型微調訓練在內的多種模型服務。

主要提供以下核心功能:

2.1. 簡單易用的集成

通過 Spring Boot 風格的自動配置機制,開發者只需少量代碼配置,即可快速接入阿里云的 AI 服務。

2.2. 豐富的 AI 服務支持

支持以下核心能力:

  • 自然語言處理(NLP):文本分析、智能問答、翻譯。
  • 計算機視覺(CV):圖像生成、圖像識別、目標檢測。
  • 語音處理:語音識別、語音合成。
  • 數據分析與預測:數據建模、趨勢分析。

2.3. 高度擴展性

通過配置中心和注冊中心(如 Nacos)實現動態擴展,支持微服務架構的擴展需求。 提供接口定義,方便接入第三方 AI 平臺。

三、構建 AI 應用

Spring Cloud Alibaba AI 對 Java 版本有要求,所以需要提前預裝好 Java 17 環境。

3.1. 申請 API-KEY

登錄阿里云,進入 阿里云百煉 的頁面:

https://bailian.console.aliyun.com/?apiKey=1#/api-key

創建自己的 API-KEY

圖片圖片

3.2. 添加依賴

在 Spring Boot 項目的 pom.xml 中添加 alibaba-ai 依賴

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

<repositories>
    <repository>
        <id>alimaven</id>
        <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
    </repository>
    <repository>
        <id>spring-milestones</id>
        <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
        <snapshots>
            <enabled>false</enabled>
        </snapshots>
    </repository>
    <repository>
        <id>spring-snapshots</id>
        <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
        <snapshots>
            <enabled>false</enabled>
        </snapshots>
    </repository>
</repositories>

3.3. 配置 API-KEY

在 application.yml 中配置 Kafka 的相關屬性,包括服務器地址、認證信息等。

spring:
  cloud:
    ai:
      tongyi:
        connection:
          api-key: sk-xxxxxx
  • api-key 配置在阿里云百煉里申請的api-key

3.4. 創建模型調用服務

@Service
@Slf4j
publicclass TongYiSimpleService {
    @Resource
    private TongYiChatModel chatClient;
    @Resource
    private TongYiImagesModel imageClient;

    public String chat(String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();
    }

    public String image(String message) {
        ImagePrompt prompt = new ImagePrompt(message);
        Image image = imageClient.call(prompt).getResult().getOutput();
        return image.getB64Json();
    }
}

聊天和圖片的服務,分別通過注入 TongYiChatModel 和 TongYiImagesModel 對象來實現,屏蔽底層通義大模型交互細節。

3.5. 創建controller

@RestController
@RequestMapping("/ai")
publicclass TongYiController {
    @Resource
    private TongYiSimpleService tongYiSimpleService;

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam(value = "message") String message) {
        return tongYiSimpleService.chat(message);
    }

    @GetMapping("/image")
    public ResponseEntity<byte[]> image(@RequestParam(value = "message") String message) {
        String b64Str = tongYiSimpleService.image(message);
        byte[] imageBytes = Base64.getDecoder().decode(b64Str);
        HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
        headers.setContentType(MediaType.IMAGE_JPEG);
        returnnew ResponseEntity<>(imageBytes, headers, HttpStatus.OK);
    }
}

3.6. 測試效果

3.6.1. 聊天接口

在瀏覽器輸入:http://localhost:8009/ai/chat?message=你是誰

圖片圖片

3.6.2. 圖片接口

在瀏覽器輸入:http://localhost:8009/ai/image?message=意大利面拌42號混凝土

圖片圖片

3.6.3. 搭配聊天頁面

圖片圖片

四、總結

當前版本的 Spring Cloud Alibaba AI 主要完成了幾種常見生成式模型的適配,涵蓋對話、文生圖、文生語音等。在未來的版本中將繼續推進 VectorStore、Embedding、ETL Pipeline、RAG 等更多 AI 應用開發場景的建設。

責任編輯:武曉燕 來源: 陶陶技術筆記
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