Spring AI API

引言

Spring AI API 涵盖广泛的功能。 每个主要特性都在其专属章节中详述。 为给出概览，可用的关键功能如下：

AI 模型 API

跨 AI 服务商可移植的 Model API，覆盖 Chat、Text to Image、Audio Transcription、Text to Speech 和 Embedding 模型。 同时支持 synchronous（同步）与 stream（流式）两种 API 选项。 也支持下沉访问模型特定的特性。

支持来自 OpenAI、Microsoft、Amazon、Google、Amazon Bedrock 等更多的 AI 模型。

向量库 API

跨多个服务商可移植的 Vector Store API，包括一个同样可移植、新颖的 类 SQL 元数据过滤 API。支持众多向量数据库。

工具调用 API

Spring AI 让 AI 模型把你的服务作为 @Tool 注解方法或 POJO java.util.Function 对象来调用，变得轻而易举。

查看 Spring AI 的工具调用文档。

ChatClient API

ChatClient API 提供了一个用于与 AI 模型通信的流式 API，对 Spring 开发者而言符合习惯，类似于 WebClient 或 RestClient。

顾问 API

顾问 API 封装反复出现的生成式 AI 模式，转换与大语言模型（LLM）之间收发的数据，并在各种模型与用例之间提供可移植性（例如记忆、工具调用、RAG）。

MCP（模型上下文协议）

MCP（Model Context Protocol） - 为构建消费 MCP 服务端、或把基于 Spring 的服务暴露给 AI 生态的 AI 应用提供无缝集成。

自动配置

面向 AI 模型和向量库的 Spring Boot 自动配置与 Starters。

ETL 数据工程

面向数据工程的 ETL 框架。它为把数据加载进向量库奠定了基础，帮助实现检索增强生成模式，让你能把数据带到 AI 模型以纳入其响应。

反馈与贡献

项目的 GitHub 讨论区 是发送反馈的好地方。