大模型开发 - 02 Spring AI Concepts - 详解

文章目录

• Pre
• 引言
• 1. 模型（Models）：AI 的“大脑”
• 2. 提示（Prompts）：与 AI 对话的艺术
• 3. 提示模板（Prompt Templates）：动态生成提示
• 4. 嵌入（Embeddings）：语义的向量化表达
• 5. 令牌（Tokens）：AI 的“计费单位”
• 6. 结构化输出（Structured Output）
• 7. 引入外部数据：三大策略
• • （1）微调（Fine-tuning）
  • （2）提示填充（Prompt Stuffing）→ 即 RAG
  • （3）工具调用（Tool Calling）
• 8. 检索增强生成（RAG）：让 AI “读”你的文档
• • 阶段一：ETL 预处理
  • 阶段二：问答时检索
• 9. 评估 AI 响应：确保输出质量
• 结语

Pre

大模型开发 - 01 Spring AI 核心特性一览

引言

在当今人工智能技术飞速发展的背景下，Spring AI 作为 Spring 生态系统对 AI 能力的官方集成，为 Java 开发者提供了一套简洁、高效且可扩展的 AI 应用开发框架。本文将深入解析 Spring AI 中的核心概念，帮助开发者理解其设计思想与实现原理，从而更高效地构建智能应用。

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1. 模型（Models）：AI 的“大脑”

AI 模型本质上是能够处理和生成信息的算法，它们通过在大规模数据集上学习模式与规律，模拟人类的认知能力，从而完成预测、文本生成、图像合成等任务。

Spring AI 当前支持以下几类输入/输出组合的模型：

• 文本 ↔ 文本（如 ChatGPT）
• 文本 ↔ 图像（如 Stable Diffusion）
• 音频 ↔ 文本（如语音识别）
• 文本 → 向量（即“嵌入”，Embeddings）

特别值得注意的是，像 GPT 这样的模型之所以强大，关键在于其 “预训练”（Pre-trained） 特性。这意味着开发者无需具备深厚的机器学习背景，也能直接利用这些通用模型构建应用，极大降低了 AI 技术的使用门槛。

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2. 提示（Prompts）：与 AI 对话的艺术

提示（Prompt）是引导 AI 模型生成特定输出的输入文本。在 ChatGPT 等现代大模型中，提示远不止是一段简单的字符串——它通常由多个带有“角色”的消息组成：

• system：设定模型行为准则与上下文（如“你是一个专业的法律顾问”）
• user：用户的真实提问
• assistant：模型的历史回复（用于多轮对话）

这种结构化的提示方式使得对话更自然、可控。而如何设计高效提示，已发展为一门独立学科——提示工程（Prompt Engineering）。

有趣的是，研究表明，像 “Take a deep breath and work on this step by step”（深呼吸，一步一步来）这样的提示语，竟能显著提升模型推理准确性。这说明与 AI 交流更像与人对话，而非编写 SQL 查询。

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3. 提示模板（Prompt Templates）：动态生成提示

在实际开发中，我们常需将用户输入动态插入提示中。Spring AI 借助开源库 StringTemplate 实现了提示模板功能，类似于 Spring MVC 中的“视图”（View）。

例如，定义一个模板：

Tell me a {adjective} joke about {content}.

通过传入 Map<String, Object>（如 {"adjective": "funny", "content": "Spring Boot"}），即可渲染出完整提示：

Tell me a funny joke about Spring Boot.

这种方式极大提升了提示的可维护性与复用性。

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4. 嵌入（Embeddings）：语义的向量化表达

嵌入（Embedding）是将文本、图像等内容转换为高维浮点数向量的技术。这些向量能捕捉语义信息：语义越相近的内容，其向量在空间中的距离越近。

例如，在一个语义空间中，“猫”和“狗”的向量距离，会比“猫”和“汽车”更近。

Spring AI 对嵌入的支持，为 检索增强生成（RAG） 等高级应用场景奠定了基础。开发者无需深究背后的数学原理，只需理解：嵌入 = 语义的数字指纹。

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5. 令牌（Tokens）：AI 的“计费单位”

AI 模型以 令牌（Token） 为基本处理单元。在英文中，1 个 token 大约等于 0.75 个单词。例如，莎士比亚全集约 90 万词，对应约 120 万 tokens。

关键点：

• Tokens = 成本：API 调用费用通常按输入+输出的总 token 数计费。
• 上下文窗口限制：模型一次能处理的 token 数有限。例如：
  • GPT-3.5：4K tokens
  • GPT-4：8K / 16K / 32K
  • Claude：100K
  • 最新研究模型：高达 1M tokens

Spring AI 提供了分块（chunking）策略，帮助开发者自动将长文本切分，适配模型上下文限制。

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6. 结构化输出（Structured Output）

尽管我们可以要求模型“返回 JSON”，但其输出本质上仍是 字符串，而非真正的 JSON 对象。这导致解析不可靠，尤其在生产环境中。

Spring AI 通过 结构化输出转换器（Structured Output Converter） 解决此问题：

• 使用精心设计的提示引导模型输出规范格式
• 自动将字符串解析为 Java 对象（如 POJO）
• 支持多轮交互以确保格式正确

这大大简化了 AI 输出与业务逻辑的集成。

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7. 引入外部数据：三大策略

大模型的知识截止于训练数据（如 GPT-3.5 截至 2021 年 9 月），如何让其“知道”你的私有数据？Spring AI 支持三种方式：

（1）微调（Fine-tuning）

修改模型内部参数，成本高、技术门槛高，且部分模型不开放此功能。

（2）提示填充（Prompt Stuffing）→ 即 RAG

将相关数据动态插入提示中。受限于 token 上限，需结合向量数据库检索最相关内容。

（3）工具调用（Tool Calling）

注册自定义服务（如数据库查询、API 调用），让模型在需要时主动调用。

Spring AI 通过 @Tool 注解极大简化了实现：

@Tool("获取当前天气")
public String getWeather(String city) {
// 调用天气 API
}

模型可自动识别工具、传参、执行并整合结果。

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8. 检索增强生成（RAG）：让 AI “读”你的文档

RAG 是当前最实用的私有数据集成方案，其流程分为两阶段：

阶段一：ETL 预处理

1. 提取：从 PDF、Word、数据库等源读取文档
2. 切分：按语义边界（如段落、表格）分割文本，避免截断
3. 嵌入：将每段文本转为向量
4. 存储：写入向量数据库（如 Pinecone、Milvus）

阶段二：问答时检索

1. 用户提问 → 转为向量
2. 向量数据库检索最相似的文档片段
3. 将问题 + 相关片段拼入提示，发送给大模型
4. 模型基于上下文生成准确回答

Spring AI 提供了完整的 RAG 支持，包括 QuestionAnswerAdvisor 和向量存储集成。

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9. 评估 AI 响应：确保输出质量

AI 输出是否准确、相关、连贯。 Spring AI 提供 Evaluator API，支持以下评估策略：

• 自我评估：让模型判断自身回答是否符合要求
• 基于向量检索的验证：比对回答与知识库内容的一致性
• 人工反馈闭环：结合业务指标持续优化提示

这为构建可靠、可信的 AI 应用提供了质量保障。

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结语

Spring AI 不仅封装了大模型的复杂性，更通过模板、工具调用、RAG、评估等机制，为 Java 开发者提供了一套完整的 AI 应用开发范式。理解这些核心概念，是构建下一代智能应用的关键一步。

提示：AI 不是魔法，而是工程。最好的结果，往往来自对提示的精心设计、对数据的合理组织，以及对模型能力的清晰认知。

欢迎探索 Spring AI 官方文档，开启你的智能应用之旅！