Spring AI-67.ETL 管道

Spring AI-67.ETL 管道

ETL 管道

ETL(提取、转换、加载)框架是检索增强生成(RAG)用例中数据处理的核心。ETL 管道协调从原始数据源到结构化向量存储的流程,确保数据以最佳格式供 AI 模型检索。RAG 用例通过从数据主体中检索相关信息来增强生成模型的能力,从而提高生成输出的质量和相关性。

API 概述

ETL 管道创建、转换和存储 Document 实例。

Document 类包含文本、元数据,可选包含图像、音频和视频等多媒体类型。

  • Content:主要文本内容及可选元数据。
  • Media:多媒体输入,包含 MIME 类型和原始数据或 URL。

ETL 管道包含三个主要组件:

  1. DocumentReader:实现 Supplier<List<Document>>,从不同来源读取文档。
  2. DocumentTransformer:实现 Function<List<Document>, List<Document>>,转换文档批次。
  3. DocumentWriter
### Spring与阿里云平台的技术集成 Spring框架作为Java生态系统中的核心组件之一,在企业级应用开发中占据重要地位。对于希望利用人工智能(AI)能力并结合阿里巴巴生态系统的开发者来说,有多个工具和技术可以实现这种融合。 #### 使用Spring Cloud Alibaba简化微服务架构下的AI部署 Spring Cloud Alibaba旨在帮助开发者更轻松地构建分布式应用和服务治理方案。通过整合Nacos、Sentinel等中间件产品,能够有效支持大规模集群环境下的机器学习模型训练和推理任务[^1]。 ```java // 配置文件application.yml示例配置片段 spring: cloud: alibaba: nacos: discovery: server-addr: localhost:8848 # Nacos注册中心地址 ``` #### 结合PAI(EasyTransfer)加速深度学习工作流 阿里云提供了丰富的AI服务平台——PAI(Petabyte-scale Artificial Intelligence),其中EasyTransfer专注于迁移学习领域,允许用户快速适配预训练模型到特定业务场景。借助于Spring Boot的强大扩展机制,可以在Web应用程序内部无缝调用这些高级API接口完成数据处理逻辑封装[^2]。 ```bash # 安装Python SDK以便后续操作 pip install pai-easypai ``` #### 利用MaxCompute进行大数据分析辅助决策制定 针对海量日志记录或者交易流水统计需求,MaxCompute凭借其卓越的数据仓库性能成为理想选择。配合OSS对象存储服务保存非结构化资源的同时,也能依托DataWorks可视化界面设计ETL流程自动化管道,最终产出可供前端展示图表使用的汇总报表[^3]。 ```sql -- 创建外部表关联OSS路径上的CSV文件 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS logs ( id STRING, timestamp BIGINT, message STRING ) STORED AS CSV LOCATION 'oss://bucket-name/path/to/csv'; ```
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