【Spring AI】11. 通用模型 API

文章目录

通用模型 API

为了给所有 AI 模型客户端提供基础,创建了通用模型 API。通过遵循通用模式,使得您可以更加容易向 Spring AI 贡献新的 AI 模型。以下部分将介绍这个 API。

类图


ModelClient


ModelClient 接口提供了一个用于调用 AI 模型的通用 API 。通过抽象发送请求和接收响应的过程,处理与各种类型的 AI 模型的交互。该接口使用 Java 泛型来适应不同类型的请求和响应,增强了在不同 AI 模型实现中的灵活性和适应性。

下面定义了接口:

java 复制代码
public interface ModelClient<TReq extends ModelRequest<?>, TRes extends ModelResponse<?>> {

	/**
	 * Executes a method call to the AI model.
	 * @param request the request object to be sent to the AI model
	 * @return the response from the AI model
	 */
	TRes call(TReq request);

}

StreamingModelClient

StreamingModelClient 接口提供了一个用于调用流式响应的 AI 模型的通用 API。它抽象了发送请求和接收流式响应的过程。该接口使用 Java 泛型来适应不同类型的请求和响应,增强了在不同 AI 模型实现之间的灵活性和适应性。

java 复制代码
public interface StreamingModelClient<TReq extends ModelRequest<?>, TResChunk extends ModelResponse<?>> {

	/**
	 * Executes a method call to the AI model.
	 * @param request the request object to be sent to the AI model
	 * @return the streaming response from the AI model
	 */
	Flux<TResChunk> stream(TReq request);

}

ModelRequest


表示向 AI 模型发出请求的接口。该接口封装了与 AI 模型交互所需的必要信息,包括指令或输入(通用类型 T)和其他模型选项参数。它提供了一种标准化的方式来向 AI 模型发送请求,确保所有必要的细节都包含在内,并且可以轻松管理。

java 复制代码
public interface ModelRequest<T> {

	/**
	 * Retrieves the instructions or input required by the AI model.
	 * @return the instructions or input required by the AI model
	 */
	T getInstructions(); // required input

	/**
	 * Retrieves the customizable options for AI model interactions.
	 * @return the customizable options for AI model interactions
	 */
	ModelOptions getOptions();

}

ModelOptions


表示 AI 模型交互的可定制选项参数的接口。这个标记接口允许指定各种设置和参数,可以影响 AI 模型的行为和输出。它旨在可以灵活的微调,确保 AI 模型可以满足具体要求。

java 复制代码
public interface ModelOptions {

}

ModelResponse


表示从 AI 模型接收到的响应的接口。这个接口提供方法来访问 AI 模型生成的主要结果或结果列表,以及响应元数据。它作为一种标准化的方式来封装和管理来自 AI 模型的输出,确保轻松检索和处理生成的信息。

java 复制代码
public interface ModelResponse<T extends ModelResult<?>> {

	/**
	 * Retrieves the result of the AI model.
	 * @return the result generated by the AI model
	 */
	T getResult();

	/**
	 * Retrieves the list of generated outputs by the AI model.
	 * @return the list of generated outputs
	 */
	List<T> getResults();

	/**
	 * Retrieves the response metadata associated with the AI model's response.
	 * @return the response metadata
	 */
	ResponseMetadata getMetadata();

}

ModelResult


该接口提供了AI模型的主要输出以及与该结果相关联的元数据的方法。它旨在提供一种标准化和全面的方式来处理和解释人工智能模型产生的输出。

java 复制代码
public interface ModelResult<T> {

	/**
	 * Retrieves the output generated by the AI model.
	 * @return the output generated by the AI model
	 */
	T getOutput();

	/**
	 * Retrieves the metadata associated with the result of an AI model.
	 * @return the metadata associated with the result
	 */
	ResultMetadata getMetadata();

}

相关推荐
AIGC安琪9 分钟前
Transformer中的编码器和解码器是什么?
人工智能·深度学习·ai·语言模型·大模型·transformer·ai大模型
算家计算21 分钟前
3秒搞定产品换装换背景!【ComfyUI-万物迁移工作流】本地部署教程:基于FLUX.1 Kontext上下文感知图像编辑
人工智能
山烛30 分钟前
OpenCV 图像处理基础操作指南(二)
人工智能·python·opencv·计算机视觉
聚客AI41 分钟前
🧩万亿级Token训练!解密大模型预训练算力黑洞与RLHF对齐革命
人工智能·llm·强化学习
白鲸开源1 小时前
收藏!史上最全 Apache SeaTunnel Source 连接器盘点 (2025版),一篇通晓数据集成生态
大数据·数据库·开源
MonKingWD1 小时前
MySQL事务篇-事务概念、并发事务问题、隔离级别
数据库·后端·mysql
爱疯生活1 小时前
车e估牵头正式启动乘用车金融价值评估师编制
大数据·人工智能·金融
JXL18601 小时前
机器学习概念(面试题库)
人工智能·机器学习
星期天要睡觉1 小时前
机器学习深度学习 所需数据的清洗实战案例 (结构清晰、万字解析、完整代码)包括机器学习方法预测缺失值的实践
人工智能·深度学习·机器学习·数据挖掘
岁月静好20251 小时前
BadNets: Identifying Vulnerabilities in the Machine Learning Model Supply Chain
人工智能·机器学习