无敌!Spring Cloud Alibaba AI!

阿里巴巴在 Spring AI 的基础上推出了 Spring Cloud Alibaba AI,方便国内的 Java 开发者快速对接通义系列大模型。这篇文章会简单介绍一下 Spring Cloud Alibaba AI。

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什么是 Spring AI?

Spring AI 是从著名的 Python 项目LangChainLlamaIndex中汲取灵感,它不是这些项目的直接移植,它的成立信念是,下一波生成式人工智能应用程序将不仅适用于 Python 开发人员,而且将在许多编程语言中无处不在

我们可以从 Spring AI 的官网描述中,总结出 Spring AI 的几个核心的关键词:

  • 提供抽象能力

  • 简化 AI 应用的开发

  • 模型与向量支持

  • AI 集成与自动配置

Spring AI 简化了我们构建大型复杂的 AI 应用的过程,当然如果你的项目仅仅是需要调用一个 AI 接口,那其实直接调用官方 SDK 反而更方便。

Spring AI 提供的功能如下:

  • 支持所有主要的模型提供商,如 OpenAI,Microsoft,Amazon,Google 和 Huggingface。支持的模型类型包括聊天和文本到图像。

  • 跨 AI 提供商的可移植 API,用于聊天和嵌入模型。支持同步和流 API 选项。还支持下拉以访问特定于模型的功能。

  • 将 AI 模型输出映射到 POJO

  • 支持所有主要的向量数据库,例如 Azure Vector Search、Chroma、Milvus、Neo4j、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Qdrant、Redis 和 Weaviate。

  • 跨 Vector Store 提供程序的可移植 API,包括新颖的类似 SQL 的元数据过滤器 API,该 API 也是可移植的。

  • AI 模型和矢量存储的 Spring Boot stater

  • 用于数据工程的 ETL 框架

什么是 Spring Cloud Alibaba AI?

原始的 Spring AI 并没有国内相关大模型的接入,对国内开发者不太友好。

总的来说,Spring Cloud Alibaba AI 目前基于 Spring AI 0.8.1 版本 API 完成通义系列大模型的接入。

在当前最新版本中,Spring Cloud Alibaba AI 主要完成了几种常见生成式模型的适配,包括对话、文生图、文生语音等,开发者可以使用 Spring Cloud Alibaba AI 开发基于通义的聊天、图片或语音生成 AI 应用,框架还提供 OutParser、Prompt Template、Stuff 等实用能力。

Spring Cloud Alibaba AI 官方还提供了包括聊天对话、文生图、文生语音等多种应用的开发示例,具体可以前往官网查看:https://sca.aliyun.com/docs/2023/user-guide/ai/quick-start/ 。

动手体验 Spring Cloud Alibaba AI

首先新建一个 Maven 项目,JDK 选的是 17 版本。

Maven 文件需要引入spring-cloud-alibaba-dependenciesspring-cloud-starter-alibaba-ai两个依赖。

<d
<think>我们被要求使用中文回答关于Spring CloudSpring Cloud Alibaba的选择问题,并在最后提出3-5个相关问题。 首先,我们需要分析两者的区别和应用场景,然后给出选择建议。 回答结构: 1. 简要介绍两者 2. 对比核心差异(如功能、生态、社区支持等) 3. 给出选择建议(根据具体场景) 4. 最后输出“§§相关问题§§”以及3-5个相关问题 注意:在回答中不能出现换行分散,且在最后必须完整输出“§§相关问题§§”并紧跟问题列表。 </think>Spring CloudSpring Cloud Alibaba 的选择需结合技术需求与业务场景,以下是核心对比和决策建议: --- ### **核心技术栈对比** | **维度** | Spring Cloud Netflix | Spring Cloud Alibaba | |------------------|----------------------------------|------------------------------------| | **服务发现** | Eureka(停止维护) | Nacos(动态服务发现+健康检查) | | **配置中心** | Spring Cloud Config(功能基础) | Nacos(动态配置推送+版本管理) | | **流量治理** | Zuul/Hystrix(停止维护) | Sentinel(熔断降级+热点防护) | | **分布式事务** | 无原生方案 | Seata(AT/TCC模式) | | **国产化支持** | 英文文档为主,社区响应慢 | 中文文档完善,阿里云深度整合 | --- ### **选型决策树** ```mermaid graph TD A[需求场景] --> B{是否需要国产化支持?} B -->|是| C[选择Spring Cloud Alibaba] B -->|否| D{是否需强流量治理?} D -->|是| C D -->|否| E[传统Spring Cloud+三方组件] ``` --- ### **具体场景推荐** 1. **新项目/国产化要求** ✅ 必选Spring Cloud Alibaba: - 集成Nacos+Sentinel+Seata全家桶 - 阿里云服务(OSS/Redis)开箱即用 2. **存量Netflix系统迁移** ️ 逐步替换: - 用Nacos替代Eureka/Config - 用Sentinel替代Hystrix - 保留Spring Cloud Commons标准接口 3. **国际化混合云部署** ⚖️ 混合方案: - 国内用Alibaba组件(监管合规) - 海外区域用Consul+Spring Cloud Gateway --- ### **迁移成本示例** ```java // 传统Spring CloudAlibaba改造点 @EnableEurekaClient → @EnableDiscoveryClient // 通用服务发现注解 @EnableHystrix → @SentinelResource // 熔断注解迁移 @RefreshScope → Nacos自动配置刷新 // 移除手动刷新 ```
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