Spring AI 框架：从零开始掌握 AI 与 Spring 的完美结合！

前言：Spring AI 是什么？为什么值得关注？

在人工智能技术飞速发展的今天，越来越多的企业希望通过 AI 技术提升业务能力。然而，AI 技术的复杂性和 Spring 框架的流行相结合，催生了一个全新的领域：Spring AI。它旨在将 AI 模型与 Spring 生态系统无缝集成，让开发者能够轻松地在 Spring 应用中使用 AI 功能。

Spring AI 是一个轻量级的框架，专注于简化 AI 模型的集成和管理。无论你是刚接触 AI 的小白，还是有一定经验的开发者，这篇文章都将带你从零开始，全面了解 Spring AI 的核心功能、使用场景以及如何在实际项目中应用它！

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第一部分：Spring AI 的基础知识

1.1 什么是 Spring AI？

Spring AI 是一个由 Spring 团队开发的开源框架，旨在帮助开发者在 Spring 应用中轻松集成和管理 AI 模型。它支持多种主流的 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），并提供了统一的接口和工具链。

1.2 Spring AI 的核心功能

• 模型管理：支持本地和远程模型的加载与卸载。
• 模型推理：提供统一的接口调用 AI 模型进行推理。
• 模型扩展：允许开发者自定义模型和扩展功能。
• 与 Spring 生态整合：无缝集成 Spring Boot、Spring Cloud 等组件。

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第二部分：Spring AI 的安装与配置

2.1 引入依赖

要在 Spring 项目中使用 Spring AI，首先需要在 pom.xml 文件中引入相关依赖：

<dependencies>
    <!-- Spring AI 核心依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId> 
        <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
        <version>1.0.0</version>
    </dependency>
 
    <!-- TensorFlow 支持 -->
    <dependency>
        <groupId>org.tensorflow</groupId> 
        <artifactId>tensorflow-cor