Spring AI項目為開發AI應用程序提供了春季友好的API和抽象。
它的目標是應用於AI域春季生態系統設計原理,例如可移植性和模塊化設計,並使用Pojos作為AI域應用程序的基礎進行促進。
Spring AI的核心是解決了AI集成的基本挑戰:將您的企業數據和API與AI模型聯繫起來。
有關更多信息,請訪問我們的春季AI參考文獻文檔。
該項目從Langchain和Llamaindex等著名的Python項目中汲取靈感,但Spring AI並不是這些項目的直接端口。該項目的建立是,認為下一波生成的AI應用程序不僅適用於Python開發人員,但在許多編程語言中都會無處不在。
這是一個高級功能概述。您可以在參考文檔中找到更多詳細信息
請參閱“入門指南”,以獲取有關添加依賴項的說明。
該存儲庫包含大型模型文件。要克隆它,您必須要任一:
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone [email protected]:spring-projects/spring-ai.git
。通過運行的單元測試構建
./mvnw clean package
構建包括集成測試。在運行之前,為OpenAI和Azure OpenAI設置API密鑰環境變量。
./mvnw clean verify -Pintegration-tests
運行特定的集成測試,最多可以嘗試成功進行兩次嘗試。當託管服務不可靠或耗盡時,這很有用。
./mvnw -pl vector-stores/spring-ai-pgvector-store -Pintegration-tests -Dfailsafe.rerunFailingTestsCount=2 -Dit.test=PgVectorStoreIT verify
建立文檔
./mvnw -pl spring-ai-docs antora
然後,這些文檔位於spring-ai-docs/target/antora/site/index.html
的目錄中
使用Java-Format插件重新格式化
./mvnw spring-javaformat:apply
使用許可證 - 馬文 - plugin更新許可證標頭的年份
./mvnw license:update-file-header -Plicense
使用Javadoc:Javadoc檢查Javadocs
./mvnw javadoc:javadoc -Pjavadoc
啟用checkstyles構建。 CheckStyles當前被禁用,但是您可以通過執行以下操作來啟用它們:
./mvnw clean package -DskipTests -Ddisable.checks=false