playground flight booking

Demonstração do sistema especialista com tecnologia de IA

Reimplementação Spring AI de https://github.com/marcushellberg/java-ai-playground

Este aplicativo mostra como você pode usar Spring AI para construir um sistema baseado em IA que:

• Tem acesso aos termos e condições (geração aumentada de recuperação, RAG)
• Pode acessar ferramentas (métodos Java) para executar ações (chamada de função)
• Usa um LLM para interagir com o usuário

Requisitos

• Java 17+
• Chave de API OpenAI na variável de ambiente OPENAI_API_KEY

Correndo

Execute o aplicativo executando Application.java em seu IDE ou mvn na linha de comando.

Com bate-papo OpenAI

Adicione ao POM o iniciador de inicialização Spring AI Open AI:

< dependency >
    < groupId >org.springframework.ai</ groupId >
    < artifactId >spring-ai-openai-spring-boot-starter</ artifactId >
</ dependency >

Adicione a configuração OpenAI ao application.properties :

 spring.ai.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY}
spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-4o

Com o bate-papo VertexAI Gemini

Adicione ao POM os iniciadores de inicialização Spring AI VertexAI Gemini e Onnx Transformer Embedding:

< dependency >
    < groupId >org.springframework.ai</ groupId >
    < artifactId >spring-ai-vertex-ai-gemini-spring-boot-starter</ artifactId >
</ dependency >

< dependency >
    < groupId >org.springframework.ai</ groupId >
    < artifactId >spring-ai-transformers-spring-boot-starter</ artifactId >
</ dependency >

Adicione a configuração do VertexAI Gemini ao application.properties :

 spring.ai.vertex.ai.gemini.project-id=${VERTEX_AI_GEMINI_PROJECT_ID}
spring.ai.vertex.ai.gemini.location=${VERTEX_AI_GEMINI_LOCATION}
spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.model=gemini-1.5-pro-001
# spring.ai.vertex.ai.gemini.chat.options.model=gemini-1.5-flash-001

Com o bate-papo do Azure OpenAI

Adicione ao POM o iniciador de inicialização Spring AI Azure OpenAI:

< dependency >
    < groupId >org.springframework.ai</ groupId >
    < artifactId >spring-ai-azure-openai-spring-boot-starter</ artifactId >
</ dependency >

Adicione a configuração do Azure OpenAI ao application.properties :

 spring.ai.azure.openai.api-key=${AZURE_OPENAI_API_KEY}
spring.ai.azure.openai.endpoint=${AZURE_OPENAI_ENDPOINT}
spring.ai.azure.openai.chat.options.deployment-name=gpt-4o

Com Groq Bate-papo

Ele reutiliza o cliente OpenAI Chat, mas aponta para o endpoint Groq

Adicione ao POM o iniciador de inicialização Spring AI Open AI:

< dependency >
    < groupId >org.springframework.ai</ groupId >
    < artifactId >spring-ai-openai-spring-boot-starter</ artifactId >
</ dependency >
< dependency >
    < groupId >org.springframework.ai</ groupId >
    < artifactId >spring-ai-transformers-spring-boot-starter</ artifactId >
</ dependency >

Adicione a configuração do Groq ao application.properties :

 spring.ai.openai.api-key=${GROQ_API_KEY}
spring.ai.openai.base-url=https://api.groq.com/openai
spring.ai.openai.chat.options.model=llama3-70b-8192

Com bate-papo antrópico Claude 3

Adicione ao POM os iniciadores de inicialização Spring AI Anthropic Claude e Onnx Transformer Embedding:

< dependency >
    < groupId >org.springframework.ai</ groupId >
    < artifactId >spring-ai-anthropic-spring-boot-starter</ artifactId >
</ dependency >

< dependency >
    < groupId >org.springframework.ai</ groupId >
    < artifactId >spring-ai-transformers-spring-boot-starter</ artifactId >
</ dependency >

Adicione a configuração Antrópica ao application.properties :

 spring.ai.anthropic.api-key=${ANTHROPIC_API_KEY}
spring.ai.openai.chat.options.model=llama3-70b-8192
spring.ai.anthropic.chat.options.model=claude-3-5-sonnet-20240620

Construir jarra

./mvnw clean install -Pproduction

java -jar ./target/playground-flight-booking-0.0.1-SNAPSHOT.jar

 docker run -it --rm --name postgres -p 5432:5432 -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres ankane/pgvector