Spring AI 是 Spring 生态系统中的一个新兴模块，专注于简化人工智能和机器学习技术在 Spring 应用程序中的集成 
 
Spring AI 的核心概念
Spring AI 的设计理念遵循 Spring 框架一贯的原则：
简化复杂技术的使用，让开发者能够专注于业务逻辑而非底层实现细节 
在人工智能领域，Spring AI 通过抽象常见的 AI 操作，提供了一套统一的 API，使得与各种 AI 服务和模型的集成变得简单而直观 

Spring AI 提供了一套全面的工具和抽象，简化了在 Spring 应用中集成 AI 功能的过程 
通过标准化的接口，开发者可以轻松地切换不同的 AI 服务提供商，同时保持应用程序代码的一致性 

随着人工智能技术的快速发展，Spring AI 也在不断扩展其功能范围，支持更多的模型、数据库和应用场景 
无论是构建简单的聊天机器人还是复杂的 AI 驱动系统，Spring AI 都提供了一条简捷的路径 






Spring AI 模块分类
根据功能和用途，Spring AI 可以分为以下几个主要模块类别：
AI 模型集成模块
向量数据库支持模块
文档处理模块
对话记忆存储模块
优化求解模块





1. AI 模型集成模块
这个模块提供了与各种 AI 模型和服务的集成能力，让开发者可以轻松地在 Spring 应用中使用先进的 AI 功能 

1.1 大型语言模型 (LLM) 支持
Spring AI 支持多种流行的大型语言模型服务：

OpenAI - 提供对 ChatGPT 和 DALL-E 的支持
Azure OpenAI - 微软的 OpenAI 服务版本，具有增强的功能
Anthropic Claude - 支持 Anthropic 的 Claude 模型
Mistral AI - 开源可移植的生成式 AI 模型
Ollama - 本地运行各种 LLM 模型的解决方案
Vertex AI Gemini - 谷歌的 Gemini 聊天模型支持


1.2 嵌入模型
嵌入模型将文本或多模态内容转换为向量表示，是实现语义搜索、推荐系统等功能的基础：
Vertex AI Embeddings - Google 的文本和多模态嵌入模型
Amazon Bedrock - 亚马逊的 Cohere 和 Titan 嵌入模型
PostgresML - PostgreSQL 的文本嵌入模型
Transformers (ONNX) - 预训练转换器模型，序列化为 ONNX 格式


1.3 图像生成模型
Stability AI - 支持 Stability AI 的文本到图像生成模型
OpenAI DALL-E - OpenAI 提供的图像生成模型

1.4 模型上下文协议 (MCP) 支持
Model Context Protocol Server - MCP 服务器支持
Model Context Protocol Client - MCP 客户端支持




2. 向量数据库支持模块
向量数据库是 AI 应用的重要组成部分，用于存储和检索嵌入向量 
Spring AI 提供了丰富的向量数据库集成选项 

2.1 SQL 数据库向量支持
PGvector - PostgreSQL 的向量扩展
MariaDB Vector Database - MariaDB 的向量存储支持
Oracle Vector Database - Oracle 的向量嵌入支持

2.2 NoSQL 数据库向量支持
MongoDB Atlas Vector Database - MongoDB Atlas 的向量数据库支持
Elasticsearch Vector Database - Elasticsearch 的向量搜索
Redis Search and Query - Redis 的向量搜索功能
Neo4j Vector Database - Neo4j 的向量搜索
Apache Cassandra Vector Database - Cassandra 的向量数据库支持


2.3 专用向量数据库
Pinecone - 云原生向量数据库
Weaviate - 开源向量数据库
Qdrant - 高性能向量搜索引擎
Milvus - 开源向量数据库
Chroma - 开源嵌入数据库
Typesense - 向量搜索支持


2.4 云服务向量数据库
Azure AI Search - 微软的 AI 搜索平台
Azure Cosmos DB Vector Store - Azure Cosmos DB 的向量存储




3. 文档处理模块
Spring AI 提供了多种文档读取和处理工具，
能够从不同格式的文档中提取文本并转换为 Spring AI Document 对象

Markdown Document Reader - 读取和处理 Markdown 文档
PDF Document Reader - 使用 Apache PdfBox 读取 PDF 文档
Tika Document Reader - 使用 Apache Tika 提取多种文档格式的文本


4. 对话记忆存储模块
这些模块提供了存储和管理聊天历史的功能，对于构建具有上下文感知能力的对话应用至关重要

JDBC Chat Memory Repository - 基于 JDBC 的聊天记忆存储
Cassandra Chat Memory Repository - 基于 Cassandra 的聊天记忆存储
Neo4j Chat Memory Repository - 基于 Neo4j 的聊天记忆存储


5. 优化求解模块
Timefold Solver - AI 求解器，用于优化操作和调度问题



Spring AI 可以应用于多种实际场景：

智能客服系统 - 利用 LLM 和对话记忆库构建上下文感知的客服系统
文档智能搜索 - 使用文档处理器、嵌入模型和向量数据库实现语义搜索
内容生成 - 利用 LLM 或图像生成模型创建内容
知识管理系统 - 将企业文档转化为可查询的知识库
智能调度系统 - 使用 Timefold Solver 优化资源分配




1. 核心架构层次
应用层：提供面向开发者的编程接口（API）和注解，简化 AI 功能集成，如 @PromptMapping、ModelClient 等 
服务层：封装 AI 核心功能，包括模型管理、提示工程、结果处理等 
集成层：对接外部 AI 服务（如 OpenAI、Hugging Face、Azure AI 等），提供统一的适配器接口 
基础设施层：处理资源管理、缓存、日志记录和异常处理 

2. 核心组件解析

模型管理组件
ModelRegistry：注册和管理各类 AI 模型，支持本地模型和云端服务 
ModelClient：统一的模型调用接口，屏蔽不同服务提供商的差异 
ModelFactory：动态创建模型实例，支持模型参数配置（如温度、最大令牌数）

提示工程组件
PromptTemplate：定义提示词模板，支持变量注入和动态生成（如 {userQuery}） 
PromptResolver：解析模板并填充参数，生成最终调用模型的提示词 
PromptManager：管理提示词版本和上下文历史，支持多轮对话 

集成适配器
针对不同 AI 服务的适配器（如 OpenAIAdapter、CohereAdapter），实现协议转换和响应解析 
WebhookHandler：处理 AI 服务的异步回调（如流式响应） 

辅助组件
EmbeddingService：文本向量化处理，支持语义搜索和相似度计算 
MemoryStore：存储对话上下文，支持长对话场景（如聊天机器人） 
ResultProcessor：处理模型返回结果，支持格式转换（如 JSON 解析、流式处理） 

3. 架构扩展点
自定义模型适配器：通过实现 ModelAdapter 接口集成自研模型或小众服务 
提示词后处理器：通过 PromptPostProcessor 接口扩展提示词生成逻辑 
结果增强器：通过 ResultEnhancer 接口对模型输出进行二次加工（如数据校验、格式美化）