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Spring AI
参考文档
模型
Spring AI API
简介
Spring AI API 涵盖了广泛的功能。每个主要特性都在其专门的章节中详细说明。以下概述了可用的关键功能：
AI 模型 API
跨 AI 提供商的可移植模型 API，用于聊天、文本生成图像、音频转录、文本生成语音和嵌入模型。同时支持同步和流式 API 选项。也支持降级以访问模型特定的功能。
模型层次结构 
支持来自 OpenAI、Microsoft、Amazon、Google、Amazon Bedrock 等厂商的 AI 模型。
Spring AI 聊天补全客户端
向量存储 API
跨多个提供商的可移植向量存储 API，包括一种新颖的、同样可移植的类 SQL 元数据过滤 API。支持多种向量数据库。
工具调用 API
Spring AI 使 AI 模型能够轻松调用您的服务，只需使用 @Tool 注解的方法或 POJO java.util.Function 对象即可。
工具调用的主要操作序列
请参阅 Spring AI 工具调用文档。
ChatClient API
ChatClient API 提供了一种流式 API 用于与 AI 模型通信，这对 Spring 开发者而言非常自然，类似于 WebClient 或 RestClient。
Advisors API
Advisors API 封装了常见的生成式 AI 模式，转换发送到语言模型（LLM）和从 LLM 接收的数据，并在各种模型和用例（例如，记忆、工具调用、RAG）之间提供可移植性。
MCP（模型上下文协议）
MCP（模型上下文协议）- 为构建 AI 应用提供无缝集成，可用于消费 MCP 服务器或将基于 Spring 的服务暴露给 AI 生态系统。
自动配置
用于 AI 模型和向量存储的 Spring Boot 自动配置和启动器。
ETL 数据工程
用于数据工程的 ETL 框架。这为将数据加载到向量数据库中提供了基础，帮助实现检索增强生成模式，使您能够将数据带入 AI 模型并融入其响应中。
ETL 流水线
反馈与贡献
项目的 GitHub 讨论区是提供反馈的好地方。