Spring AI i aktion: Byg rigtige AI-apps med Spring Boot

Hjem » Python » Spring AI i aktion: Byg rigtige AI-apps med Spring Boot

Spring AI in Action er hurtigt ved at blive den foretrukne reference for Java- og Spring Boot-udviklere, der ønsker at integrere moderne generativ AI i deres daglige projekter uden at opgive JVM-stakken. I stedet for at tvinge dig ind i Python-økosystemer eller obskure værktøjer, arbejder bogen og frameworket hånd i hånd, så du kan fortsætte med at kode i Java eller Kotlin, mens du stadig integrerer kraftfulde Large Language Models (LLM'er), Retrieval Augmented Generation (RAG), agenter, værktøjer og multimodale funktioner.

Det, der gør dette økosystem så tiltalende, er kombinationen af ​​et produktionsklart framework (Spring AI) og en yderst pragmatisk, eksempelbaseret guide (Spring AI in Action af Craig Walls). Sammen viser de, hvordan man kan forbinde AI-modeller, vektordatabaser, konversationshukommelse og evalueringsværktøjer til velkendte Spring Boot-apps ved hjælp af simple POJO'er, automatisk konfiguration og en ren, bærbar API, der skjuler en masse udbyderspecifik kompleksitet.

Hvad er Spring AI, og hvorfor er det vigtigt for Java-udviklere

Spring AI er et applikationsframework designet til at bringe de klassiske Spring-principper – bærbarhed, modulær arkitektur og POJO-centreret design – ind i AI-ingeniørverdenen. I sin kerne fokuserer Spring AI på at løse det sværeste praktiske problem inden for virksomheds-AI: at forbinde din organisations data og API'er med moderne AI modeller på en måde, der er vedligeholdelig, observerbar og let at udvikle over tid.

I stedet for at binde dig til en enkelt LLM-leverandør, abstraherer Spring AI over de fleste af de store udbydere. Du kan kommunikere med modeller fra OpenAI lige fra starten, Azure OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Google, MistralAI og endda lokale modeller, der betjenes via Ollama. Den samme programmeringsmodel understøtter både synkrone og streaming-responser, og du beholder stadig adgang til udbyderspecifikke funktioner, når du virkelig har brug for dem.

En anden central søjle i Spring AI er dens stærke understøttelse af struktureret output. I stedet for at analysere rå tekst manuelt, kan du knytte modelresponser direkte til Java-klasser og -poster, hvilket forvandler rodet naturligt sprog til rene POJO'er. Dette er vigtigt, når du bygger agenter, værktøjer eller arbejdsgange, der skal ræsonnere over forudsigelige data i stedet for ustruktureret tekst.

Spring AI integrerer også dybt med vektordatabaser, så du kan implementere Retrieval Augmented Generation uden at skulle opfinde hjulet på ny. Den understøtter udbydere som Apache Cassandra, Azure Vector Search, Chroma, Milvus, MongoDB Atlas, Neo4j Oracle-integration, PostgreSQL med PGVector, Pinecone, Qdrant, Redis og Weaviate. En bærbar Vector Store API og et SQL-lignende metadatafiltersprog giver dig mulighed for at ændre vektor-backends med minimale kodeændringer.

Derudover leveres Spring AI med værktøjer til observerbarhed, dokumentindtagelsespipelines, modelevaluering og generative AI-mønstre. Du får en flydende ChatClient svarende til WebClient/RestClient, Rådgivere til almindelige AI-mønstre som RAG og konversationshukommelse, automatisk konfiguration med Spring Boot-startere og værktøjer til overvågning af tokenbrug og detektering af hallucinationer.

Inde i “Forårs-AI i aktion”: fra Hello AI World til fuldgyldige agenter

“Spring AI in Action” af Craig Walls er den praktiske guide, der viser dig, hvordan du bruger alle disse Spring AI-funktioner i virkelige applikationer. Bogen er rettet direkte mod Spring-udviklere og forudsætter, at du allerede kender Spring Boot, men den kræver ikke forudgående erfaring med generativ AI; du behøver ikke at være dataforsker eller "AI-ekspert" for at følge med.

Rejsen i bogen starter med et simpelt "Hello AI World"-eksempel og introducerer gradvist mere avancerede teknikker, efterhånden som du bliver fortrolig med det. Du starter med at oprette et grundlæggende LLM-kald i en Spring Boot-app, og går derefter videre til at generere tekstresuméer, bygge assistenter, der findes i dine eksisterende web- eller backend-tjenester, og forme prompts, så svarene er mere nyttige og forudsigelige.

Efterhånden som du skrider frem, dykker indholdet ned i RAG, vektorlagre og multimodale scenarier, hvor modeller arbejder med både tekst og billeder. Du lærer, hvordan du stiller spørgsmål om private dokumenter, som modellen aldrig er blevet trænet i, hvordan du omdanner billeder til tekst og omvendt, og hvordan du forankrer LLM-svar i dine egne data, så de holder op med at hallucinere, når de står over for domænespecifikke spørgsmål.

Bogens anden halvdel hæver barren ved at udforske agenter, værktøjsbrug, tale og observerbarhed. Her ser du, hvordan du bygger AI-agenter, der kan bestemme, hvornår værktøjer eller API'er skal kaldes, hvordan du dirigerer opgaver til specialiserede prompts, hvordan du sporer, hvad der sker, gennem metrikker og spor, og hvordan du holder dit system sikkert med evaluering og sikkerhedsforanstaltninger omkring genereret indhold.

Gennem hele bogen fastholder Craig Walls sin karakteristiske, eksempeldrevne stil og fokuserer altid på at "få tingene gjort" i stedet for at drukne dig i teori. Kapitlerne er fulde af pragmatiske uddrag og realistiske scenarier: chatbots, der rent faktisk kender dine data, assistenter integreret i virksomhedens arbejdsgange, og agenter, der nedbryder komplekse opgaver i mindre, håndterbare dele.

Bogens hovedtemaer og struktur

Indholdsfortegnelsen for “Spring AI in Action” giver et klart billede af bredden af ​​det, du vil bygge. Fra grundlæggende byggesten til avancerede mønstre fokuserer hvert kapitel på et specifikt område af AI-integration med Spring:

• Kom godt i gang med Spring AIOpstart af et projekt, konfiguration af udbydere, afsendelse af dine første prompts.
• Evaluering af genererede svarmåling af kvalitet, registrering af problemer og beskyttelse mod indhold af lav kvalitet eller hallucineret indhold.
• Indsendelse af prompts til genereringDesign af prompts, brug af skabeloner og kontrol af modeladfærd.
• Samtale med dine dokumenterImplementering af RAG, så LLM'er kan besvare spørgsmål om utrænede, private data.
• Aktivering af konversationshukommelseVedligeholdelse af multi-turn chatkontekst ved hjælp af Spring AI's hukommelsesrådgivere.
• Aktivering af værktøjsdrevet generering: lader modeller kalde klientsidefunktioner og -værktøjer, når de har brug for nye eller eksterne data.
• Anvendelse af Model Context Protocol (MCP): håndtering af mere omfattende kontekst og interaktioner med værktøjer og datakilder.
• Generering med stemme og billeder: omfavnelse af multimodale muligheder for tale og billeder.
• Observation af AI-operationerTilføjelse af observerbarhed og overvågning til dine AI-pipelines.
• Beskyttelse af generativ AIanvendelse af beskyttelsesrækværk, indholdsfiltre og andre beskyttelsesmekanismer.
• Anvendelse af generative AI-mønstreIndfangning af genanvendelige mønstre til AI-arbejdsgange.
• Ansættelse af agenterKonstruktion af agentiske systemer, der kan planlægge, rute og forfine arbejde.

Anmeldelser fra respekterede stemmer i Spring- og Java-fællesskaberne fremhæver, hvor tilgængeligt og praktisk materialet er. Forfattere og anmeldere roser bogen for klare forklaringer, omfattende demonstrationer og en "skattekiste"-dybde i nye teknologier og understreger, at den fortsat er forankret i virkelighedens udvikling snarere end akademisk abstraktion.

Når du køber den trykte udgave fra Manning, får du også en gratis e-bog (PDF eller ePub) samt adgang til deres online liveBook-version. Selve liveBook-platformen inkluderer en AI-assistent, der er i stand til at besvare dine spørgsmål på flere sprog, så du kan udforske eksempler, søge i teksten og afklare emner, mens du læser.

Spring AI-kernefunktioner til AI-apps i virksomhedsklassen

Ud over bogen præsenterer Spring AI-frameworket et omfattende sæt funktioner, der er skræddersyet til AI-applikationer i produktionsklassen. Det handler ikke kun om at blive uddannet til LLM; det handler om at bygge komplette systemer, der er sikre, observerbare, testbare og bærbare på tværs af udbydere og miljøer.

Det samme niveau af fleksibilitet gælder for vektorlagre. Med understøttelse af Apache Cassandra, Azure Vector Search, Chroma, Milvus, MongoDB Atlas, Neo4j, Oracle, PostgreSQL/PGVector, Pinecone, Qdrant, Redis, Weaviate og andre, kan du implementere RAG og semantisk søgning uden at skulle forbinde din app til en enkelt lagringsløsning. En bærbar API og udtryksfulde metadatafiltre gør det nemmere at køre komplekse similarity queries.

Værktøjer og funktionskald er førsteklasses borgere i Spring AI. Modeller kan anmode om udførelse af klientsideværktøjer og -funktioner for at hente realtidsdata eller udløse handlinger. Dette forvandler din LLM fra en passiv tekstgenerator til en aktiv komponent, der kan forespørge API'er, kalde databaser eller orkestrere tjenester via typebestemte funktionskald.

Observerbarhed er indbygget i frameworket, så du kan se, hvad din AI laver under motorhjelmen. Du kan indsamle målinger om tokenbrug, latenstid og fejlrater, spore kald gennem dit system og korrelere LLM-aktivitet med resten af ​​dine mikrotjenester. Dette er afgørende, når AI bevæger sig fra eksperimenter til forretningskritiske arbejdsbelastninger.

Spring AI inkluderer også et ETL-stil dokumentindtagelsesframework til data engineering-opgaver. Det hjælper dig med at indlæse, chunke og indeksere dokumenter i vektorlagre, så dine RAG-pipelines er robuste og gentagelige i stedet for en samling af ad hoc-scripts.

ChatClient, rådgivere og samtalefunktioner

På kodningsniveau drejer de fleste Spring AI-interaktioner sig om ChatClient API, en flydende brugerflade inspireret af velkendte Spring WebClient- og RestClient-mønstre. Du bygger og sender prompts, modtager svar, streamer tokens, når de ankommer, og håndterer fejl på en måde, der føles umiddelbart naturlig for Spring-udviklere.

Rådgivere er en anden vigtig abstraktion, der indkapsler almindelige generative AI-mønstre. De transformerer dataene, der går til og kommer fra LLM'er, tilføjer lag af adfærd som RAG eller hukommelse og giver portabilitet på tværs af modeller og use cases. I stedet for at manuelt forbinde hver prompt eller kontekst, tilslutter du Advisors for at få robust adfærd med minimal standardtekst.

Konversationshukommelse håndteres gennem specialiserede chathukommelsesrådgivere, der administrerer dialog med flere runder. Da LLM'er i sig selv er statsløse og "glemmer" tidligere runder, sporer disse rådgivere samtalehistorikken og giver de rigtige kontekstindslag tilbage til hver prompt. Du kan vælge mellem forskellige strategier og endda implementere vedvarende, langtidshukommelse med vektorbaserede tilgange.

Kombinationen af ​​chathukommelse og RAG Advisors giver dig mulighed for at bygge assistenter, der kan "tale" med dine dokumenter over flere omgange. En bruger kan stille opfølgninger, forfine sine spørgsmål og referere til tidligere dele af samtalen, mens Spring AI automatisk henter og indsætter de mest relevante dokumentuddrag ved hver anmodning.

Promptskabeloner gør det nemt at eksternalisere og genbruge prompter. Du definerer generiske skabeloner, der accepterer parametre, inkluderer yderligere instruktioner og angiver det ønskede outputformat (f.eks. JSON, der knyttes direkte til Java-objekter). Før prompten sendes, udfylder Spring AI de tomme felter, anvender kontekst og sikrer, at instruktionerne er tydelige for modellen.

RAG, hallucinationsreduktion og dokumentbevidste assistenter

Retrieval Augmented Generation (RAG) er et af de vigtigste mønstre, der dækkes af både rammeværket og bogen. Det løser en kritisk begrænsning ved statiske LLM'er: de ved kun, hvad de er blevet trænet i, hvilket betyder, at de som standard ikke kan se din interne dokumentation, kundedata eller proprietære viden.

Med RAG henter din applikation først et lille sæt dokumenter, der semantisk ligner brugerens spørgsmål, og indfører dem derefter i modellen som kontekst. Spring AI abstraherer meget af dette arbejde, integrerer med snesevis af vektorlagre og leverer en API til at forespørge efter lighed, filtrere efter metadata og finjustere den måde, du chunkerer og integrerer dit indhold på.

Korrekt implementeret RAG reducerer hallucinationer dramatisk. I stedet for at gætte, når den mangler information eller er overtrænet på generiske internetdata, styres modellen mod domænespecifikke uddrag af høj kvalitet. Bogen gennemgår brugsscenarier som "chat med din dokumentation" og "spørgsmål og svar om dine dokumenter", der viser dette mønster fra start til slut.

Gennem QuestionAnswerAdvisor og ChatClient, kan du enten styre hele RAG-flowet eksplicit eller lade rådgiveren orkestrere indlejring, hentning og kontekstinjektion for dig. Det giver dig fleksibilitet: start med den simple tilgang til at bevæge dig hurtigt, og gå derefter ned på et niveau, når du har brug for tilpasset adfærd eller dybdegående optimering.

Fordi Spring AI understøtter streaming af svar, kan disse dokumentbevidste svar streames tilbage til en brugergrænseflade, efterhånden som de genereres. Dette efterligner en menneskelig indtastning i realtid og giver en bedre brugeroplevelse, især når svarene er lange, eller modellens latenstid er høj.

Agentmønstre inspireret af antropisk forskning

Spring AI implementerer også et sæt agentmønstre inspireret af Anthropics forskning i at bygge effektive LLM-agenter. Der er vægt på enkelhed og sammensætningsvenlighed snarere end tunge, uigennemsigtige agentframeworks, hvilket stemmer godt overens med virksomhedens krav til vedligeholdelsesvenlige, testbare systemer.

Det første mønster, Kæde-Arbejdsgangen, opdeler store opgaver i en række mindre, ordnede trin. Hvert trin bruger sin egen prompt, bruger outputtet fra det foregående trin og producerer raffinerede mellemresultater. I Spring AI ser dette ud som at iterere over systemprompter og kalde ChatClient gentagne gange, hvor det forrige svar sendes som en del af det næste input, hvilket skaber en klar og udvidelig pipeline.

Paralleliseringsworkflow handler om at køre flere LLM-kald på samme tid og aggregere deres output. Du kan bruge den til "sektionering" (opdeling af arbejde i uafhængige bidder) eller "afstemning" (at lade flere modelkørsler håndtere den samme prompt og derefter kombinere resultaterne). For eksempel kan du bede modellen om at analysere virkningen af ​​markedsændringer på kunder, medarbejdere, investorer og leverandører parallelt og derefter flette disse indsigter sammen.

Routing-workflowet introducerer intelligent dispatching til blandingen. En LLM klassificerer først inputtet og beslutter, hvilken specialiseret prompt eller handler der skal behandle det: faktureringsspørgsmål går til én ekspertprompt, tekniske problemer til en anden, og generiske forespørgsler til en generel hjælper. Spring AI's routing-workflow binder denne logik sammen gennem ChatClient og et kort over ruterne.

Orchestrator-Workers er et mere avanceret mønster, der stadig undgår ukontrolleret autonomi. En central "orkestreringsmodel" opdeler en kompleks opgave i underopgaver, som specialiserede medarbejdere håndterer, ofte parallelt. Når medarbejderne er færdige, flettes deres output sammen til et endeligt resultat. Spring AI leverer byggestenene til at implementere dette mønster, samtidig med at ansvaret holdes klart og forudsigeligt.

Endelig bruger Evaluator-Optimizer-mønsteret to samarbejdende modeller. En model fungerer som en generator, der foreslår løsninger, mens en anden model opfører sig som en kritiker eller anmelder, der kontrollerer løsningen i forhold til klare kriterier og giver feedback på forbedringer. Denne løkke fortsætter, indtil evaluatoren er tilfreds, hvilket producerer et raffineret svar sammen med et spor af løsningens udvikling.

Bedste praksis, pålidelighed og fremtidig udvikling

Mønstrene og funktionerne i Spring AI ledsages af klare bedste praksisser, der fremgår af både Anthropics forskning og Spring-økosystemets produktionserfaring. Det almindelige råd er at starte med den enkleste arbejdsgang, der muligvis kan fungere, og derefter kun at øge kompleksiteten, når det påviseligt tilfører værdi.

Pålidelighed bør være en førsteklasses bekymring i ethvert LLM-aktiveret system. Det betyder at bruge typesikkert struktureret output, hvor det er muligt, validere svar, tilføje stærk fejlhåndtering og gentagne forsøg og instrumentere dine pipelines med metrikker og logs. Når noget går galt, skal du være i stand til at forstå hvorfor og hurtigt rette det.

Udviklere opfordres til omhyggeligt at afveje kompromiser mellem latenstid og nøjagtighed. At kæde flere trin sammen eller tilføje evaluatorløkker kan forbedre kvaliteten betydeligt, men det vil også øge svartider og tokenforbrug. Parallelisering kan hjælpe med at genvinde hastigheden, men kun når opgaverne er virkelig uafhængige.

Fremtidigt arbejde i Spring AI-økosystemet vil uddybe mulighederne omkring mønsterkomposition, avancerede hukommelsesstrategier og værktøjsintegration. Ved at sammensætte flere mønstre – som f.eks. kæde-, routing- og evaluatorloops – kan du bygge sofistikerede agenter, der stadig er forståelige. Avanceret hukommelsesstyring udforsker vedvarende kontekst, effektive kontekstvinduer og langsigtet videnbevaring.

Værktøjer og integration af Model Context Protocol (MCP) er et andet aktivt område. Standardiserede grænseflader til eksterne værktøjer og en mere omfattende protokol til modelkontekst betyder, at agenter sikkert og fleksibelt kan få adgang til dine tjenester, API'er og datakilder, alt sammen under din governance- og observerbarhedsstak.

Spring AI i den bredere platform: Tanzu Gen AI-løsninger

For organisationer, der bygger på VMwares Tanzu-stak, understøtter Spring AI også Tanzu Gen AI-løsninger. Tanzu AI Server, drevet af Spring AI, tilbyder et produktionsklart miljø til implementering af AI-applikationer på Tanzu Platform med sikkerhed, styring og skalerbarhed i virksomhedsklassen.

Denne integration forenkler adgangen til modeller som Amazon Bedrock Nova via en samlet brugerflade. I stedet for at hvert team forbinder sine egne modeller, standardiserer platformen adgang, sikkerhedspolitikker og driftsværktøjer. Spring AI håndterer modelportabilitet, mens Tanzu leverer den robuste infrastruktur, autoskalering og observerbarhed, du forventer af en moderne Kubernetes-platform.

Fordi Spring AI er ansvarlig for abstraktionen på applikationsniveau, kan teams skifte mellem udbydere eller implementere nye modeller uden at omskrive deres forretningslogik. Den tilpasningsevne er afgørende i et hurtigt udviklende AI-landskab, hvor nye modeller ofte dukker op, og priser eller muligheder kan ændre sig hurtigt.

Sikkerheds- og styringsfunktioner i Tanzu Gen AI Solutions indkapsler disse AI-applikationer i de samme virksomhedskontroller, der bruges til andre mikrotjenester. Politikker, adgangskontrol, revisionsspor og compliance-værktøjer strækker sig naturligt til LLM-arbejdsbelastninger, hvilket gør det mere muligt at køre følsomme eller regulerede use cases.

Alle disse lag – framework, bog, mønstre og platform – samles mod det samme mål: at gøre det muligt for Spring-udviklere at tilføje værdifulde AI-funktioner som virtuelle assistenter, smart søgning, tekstopsummering og anbefalinger direkte til Java-applikationer uden at ofre pålidelighed eller kontrol. Med Spring AI in Action som din praktiske guide og Spring AI som din tekniske rygrad, kan du gå fra eksperimenter til robuste AI-drevne tjenester, mens du forbliver inden for det Spring-økosystem, du allerede kender så godt.