深入理解Spring AI框架的核心概念
前言
在當今人工智能飛速發展的時代，將AI技術集成到應用程序中已成為眾多開發者關注的焦點。Spring AI框架為Java開發者提供了便捷的途徑來實現這一目標。理解其核心概念對于充分發揮框架的潛力至關重要。本文將詳細探討Spring AI框架使用的核心概念，幫助開發者更好地掌握這一強大工具。
一、模型（Model）
AI模型是處理和生成信息的算法，通過從大型數據集中學習模式來做出預測、生成文本、圖像或其他輸出。其種類繁多，適用于不同用例。例如ChatGPT以文本輸入輸出吸引用戶，而Midjourney和Stable Diffusion則專注于文本到圖像的生成。Spring AI目前支持處理語言、圖像和音頻形式輸入輸出的模型，還支持嵌入文本（Embedding Text），這為開發更高級應用場景提供了可能。像GPT這類預訓練模型，改變了AI開發模式，開發者無需深厚機器學習背景即可使用。
二、提示（Prompt）
Prompt作為語言基礎輸入，指導AI模型生成特定輸出。在ChatGPT中，它看似只是輸入對話框的文本，但實際內涵豐富。其API包含多個文本輸入，不同角色如系統角色設定交互背景，用戶角色接收用戶輸入。撰寫有效的Prompt是藝術與科學的結合，類似與人類對話。這催生了“Prompt工程”學科，精心設計Prompt可顯著提升輸出質量，且分享Prompt的實踐和研究也在不斷發展。
三、提示詞模板（Prompt Template）
創建有效的Prompt需建立請求上下文，用用戶輸入替換部分內容。Spring AI采用開源庫StringTemplate實現這一過程。例如“Tell me a {adjective} joke about {content}”這樣的模板，通過模型對象填充占位符，渲染后的字符串成為傳遞給AI模型的Prompt內容。Prompt的數據格式也在不斷演變，從簡單字符串發展為包含多條消息的復雜格式。
四、嵌入（Embedding）
Embedding是文本、圖像或視頻的數值表示，通過將其轉換為向量來捕捉輸入間的關系。開發者無需深入理解其復雜數學理論，了解其在AI系統中的作用即可。在實際應用中，尤其在檢索增強生成（RAG）模式里，Embedding意義重大，它能在語義空間中表示數據，幫助文本分類、語義搜索和產品推薦等任務。
五、Token
Token是AI模型工作的基礎，模型輸入時將單詞轉換為token，輸出時再轉換回單詞。在英語中，約75%的單詞對應一個token。而且在托管AI模型場景下，費用由token使用量決定，模型還有token限制即“上下文窗口”，如ChatGPT3為4K，GPT4有8K、16K和32K等選項。處理超出限制的文本需要特定策略，Spring AI可提供幫助。
六、結構化輸出（Structured Output）
AI模型輸出通常是字符串形式，即使要求JSON輸出，也可能不是期望的數據結構。這催生了專門領域，涉及創建Prompt產生預期輸出并轉換為可用數據結構。結構化輸出轉換需要精心設計提示，常需與模型多次交互實現所需格式。
七、將數據和API引入AI模型
由于部分模型數據集有時間限制，如GPT 3.5/4.0僅支持到2021年9月前的數據，因此需要技術讓AI模型能處理新數據。主要有三種技術：
- Fine Tuning微調：傳統機器學習技術，定制模型并更改內部權重，但對機器學習專家也有挑戰，且因模型大小耗費資源，部分模型可能不支持。
- Prompt Stuffing提示詞填充：將數據嵌入提示中，需過濾相關數據以適應模型令牌限制，Spring AI庫可幫助基于此技術（即檢索增強生成RAG）實現解決方案。
- Function Calling函數調用：允許注冊自定義函數連接大型語言模型到外部系統API，Spring AI簡化了相關代碼編寫。
八、檢索增強生成（RAG）
RAG技術旨在為AI模型提供額外知識輸入。涉及從文檔讀取非結構化數據、轉換并寫入矢量數據庫的ETL管道。轉換過程中，需將文檔拆分成合適部分，保留語義邊界并適應模型令牌限制。處理用戶輸入時，結合問題和類似文檔片段生成提示。ETL管道和ChatClient - RAG分別提供了相關流程和功能啟用的信息。
九、函數調用（Function Calling）
大型語言模型存在知識陳舊和無法訪問外部數據的問題。Function Calling機制通過允許注冊函數連接模型到外部系統API解決這些問題，Spring AI簡化了相關代碼編寫，處理函數調用對話，模型可執行多個函數調用來獲取信息并生成最終響應。
十、評估人工智能的回答（Evaluation）
評估AI系統回答的正確性對應用程序的準確性和實用性至關重要。可將用戶請求和模型響應作為輸入給模型服務，對比響應是否一致。利用矢量數據庫中的信息作為補充數據也可增強評估，確定響應相關性。
總結
Spring AI框架的這些核心概念，從模型的基礎構建，到提示、模板、嵌入等關鍵要素，再到將數據引入模型、檢索增強生成、函數調用以及評估回答等一系列環節，共同構成了一個完整的體系，幫助開發者將AI功能高效集成到Java應用程序中。通過深入理解這些概念，開發者能夠根據具體需求，靈活運用Spring AI框架的各項特性，打造出更智能、更強大的應用。在不斷發展的AI領域，持續學習和掌握這些核心概念，將為開發者帶來更多創新和突破的可能。
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