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解决的问题

Spring AI 简化了将人工智能集成到企业级 Java 应用程序中的过程。它解决了将企业数据和 API 与各种 AI 模型连接的挑战，同时保持了可移植性和模块化设计，防止开发者被锁定在单一 AI 供应商中。

如何工作

它提供了一个 Spring 友好的 API 和一组抽象，允许开发者使用强类型数据结构与 AI 模型进行交互。它支持跨不同 AI 供应商（如 OpenAI、Anthropic 和 Google）和向量存储（如 Pinecone、Milvus 和 Redis）的可移植 API，使得在不重写核心应用逻辑的情况下轻松切换供应商成为可能。

适用人群

希望构建生成式 AI 应用程序的 Java 和 Spring Boot 开发者，包括需要 RAG（检索增强生成）、工具调用和结构化输出的应用场景。

主要亮点

• 多供应商支持：支持 Anthropic、OpenAI、Amazon Bedrock、Google 和 Ollama 等主要 AI 模型供应商。
• 知识库集成：支持广泛的向量存储供应商，实现高效的数据检索。
• 工具调用：允许 AI 模型请求执行客户端工具和函数，以获取实时信息。
• 结构化输出：将 AI 模型的输出直接映射到 POJO（Plain Old Java Objects）。
• MCP 支持：对 Model Context Protocol (MCP) 提供原生支持，用于构建消费 MCP 服务器的 AI 应用程序。
• ETL 框架：包含用于数据工程任务的文档注入 ETL 框架。
• 可观测性：内置工具，用于提供对 AI 相关操作的洞察。