Spring AI 入门实践：Spring AI 环境准备

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环境准备

在开始之前，确保您的开发环境满足以下条件：

• Java开发环境：Spring AI 需要Java 11或更高版本。可以通过Oracle官网或OpenJDK下载。
• Spring Boot：Spring Boot是一个开源的Java基础框架，用于创建独立的、生产级别的Spring应用。可以通过Spring官网下载。
• Spring AI 依赖：通过Maven或Gradle将Spring AI 依赖添加到您的项目中。

3. 创建Spring AI 项目

使用Spring Initializr快速搭建项目：

1. 访问 https://start.spring.io/ 并选择创建Maven Project或Gradle Project。
2. 输入项目信息，包括项目名称、包名称、Java版本等。
3. 在“Dependencies”部分搜索并添加“Spring AI”相关的依赖。
4. 生成项目并解压到您选择的目录。

4. 配置Spring AI

Spring AI 的配置主要集中在application.properties或application.yml文件中：

# application.properties 示例
spring.ai.model.path=classpath:models/my-model
spring.ai.model.type=tensorflow

或者使用YAML格式：

# application.yml 示例
spring:
  ai:
    model:
      path: classpath:models/my-model
      type: tensorflow

5. Spring AI 核心组件

Spring AI 提供了以下核心组件：

• 模型加载器：用于加载和初始化机器学习模型。
• 数据预处理器：在模型预测前对数据进行必要的转换。
• 预测服务：提供REST API进行模型预测。

6. 构建第一个Spring AI 应用

创建一个简单的REST Controller来处理AI相关的请求：

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class AiController {

    @Autowired
    private ModelService modelService; // 假设您有一个ModelService用于处理模型预测

    @PostMapping("/predict")
    public ResponseEntity<?> predict(@RequestBody PredictRequest request) {
        // 使用ModelService进行预测，并返回结果
        PredictResponse response = modelService.predict(request.getData());
        return ResponseEntity.ok(response);
    }
}

7. 调试与优化

• 日志记录：使用SLF4J与Logback或Log4J2进行日志记录。
• 性能监控：通过Spring Boot Actuator监控应用性能。
• 问题排查：查看日志、使用调试工具、分析异常栈来排查问题。

8. 部署Spring AI 应用

• 本地部署：可以使用Spring Boot的内置Tomcat服务器或外部服务器如GlassFish进行部署。
• 云服务部署：可以选择云服务提供商如AWS的Elastic Beanstalk、Google Cloud App Engine或Heroku等。

9. 课程总结与作业

通过本课程，您应该能够：

• 理解Spring AI 的基本概念和优势。
• 准备开发环境并创建一个Spring AI 项目。
• 配置Spring AI 并了解其核心组件。
• 构建并运行一个简单的Spring AI 应用。
• 学会如何调试和优化您的应用。
• 掌握基本的部署技巧。

作业：

1. 创建一个Spring AI 项目并运行。
2. 实现一个简单的文本分类器，能够分类用户输入的文本。
3. 尝试对应用进行部署，并尝试不同的配置。

完成本课程后，您将对Spring AI 应用开发有一个基本的了解。如果您在实践过程中遇到任何问题，或者想要了解更多关于Spring AI 的高级特性，请随时与我交流。接下来，我们可以继续探讨Spring AI 国内大模型适配或者其他您感兴趣的主题。