项目前瞻|Spring AI:在你的Spring应用中使用生成式AI
如果您是 Spring 开发人员，您可能想知道如何在 Spring 应用程序中实现生成式 AI。 如果是这样，那么接下来这个视频一定适合您。
该视频介绍了 Spring AI，是全新的项目，可在 Spring Boot 中使用生成式 AI。目前能与OpenAI和Azure OpenAI交互，未来可能会与其他生成型AI API互动。视频中还演示了如何使用Spring AI提交简单的提示和模板化的提示以及如何使用输出解析器将响应绑定到类。
以下是视频总结：
[00:00] 这段视频介绍了Spring AI项目，它可以在Spring Boot应用中实现生成式AI。
- Generative AI已经成为了热门话题，许多人都在思考如何在项目和日常生活中应用AI。
- Spring AI是一个相对较新的项目，可以在Spring Boot应用中实现生成式AI。
- 目前Spring AI支持与OpenAI和Azure OpenAI交互，未来可能会与其他生成式AI API进行交互。
- 作者创建了一个名为"songs API"的新项目，并添加了Spring Web和Devtools的依赖。
[04:01] 在这个片段中，介绍了如何使用Spring AI，包括添加依赖、设置API密钥和开始编写代码。
- 可以选择使用传统的OpenAI或Azure OpenAI。
- 添加了Spring Boot Starter依赖。
- 需要在应用程序属性中设置OpenAI的API密钥。
- 可以将API密钥设置为环境变量，以避免将其硬编码到代码中。
[08:02] Spring AI的建议是根据上下文生成下一个可能的补全内容。
- 它会根据提示生成一个合适的补全内容。
- 它可以根据不同的提示生成不同类型的补全内容。
- 在这个例子中，它根据一个问题生成了一个答案。
[12:03] 在这一部分，我们学习了如何使用模板来填充提示。
- 我们创建了一个模板，通过模板将请求的路径变量插入到提示中。
- 我们可以使用单个值或者使用map来填充模板。
- 最后，我们使用模板来填充提示，以便生成问题。
[16:08] 通过更改名称和添加多行字符串，可以在模板中添加占位符。
- 需要告诉系统期望返回的格式，并可以在提示中添加详细信息。
- 可以通过询问解析器获取输出格式的建议。
[20:10] 通过代码回顾了如何使用解析器将文本转换为top song对象，并将其返回。
- 返回字符串而不是top song对象导致错误。
- 使用解析器获取格式字符串。
- 提交生成请求并将返回的Json文本转换为top song对象。
[24:13] 这段视频介绍了Spring AI的一些功能和用法。
- 视频中展示了如何使用Json格式进行回答。
- 提到了Spring AI还有其他功能，如检索增强生成（RAG）和使用向量存储等。
- 视频中还提及了函数，但没有详细介绍。
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