大模型技术专栏—5分钟搭建SpringAI大模型
在数字化浪潮席卷全球的今天,AI大模型的崛起无疑为各行业的创新注入了强大的动力。汽车行业亦如此,科技公司紧锣密鼓张罗着自家AI大模型,车厂如火如荼推进大模型的上车。AI大模型已成为汽车全新发展方向。
笔者近期也琢磨着AI大模型方向的转型,本篇作为大模型产品技术专栏的开端。借助Spring最新发布的项目SpringAI,介绍如何快速让云服务拥有AI大模型。
在云服务的赋能AI大模型,有助于车厂实现各平台自动化运营,从而减少人力成本。
01 大模型简介
大模型可以类比人类的大脑。如同人类的学习过程,需要阅读大量的书籍、文章和网页才能变得非常博学多才。在AI的世界里,大模型就是这样一个经过海量数据训练的“数字大脑”,通过深度学习模型、调节大量参数并训练海量数据,从而理解自然语言、图像、声音等各种复杂的数据。
大模型队伍中的佼佼者有OpenAI的GPT4.0、Claude3.0、谷歌的Gemini 、国内的文心一言、通义等。OpenAI的GPT是大模型中的翘楚,Generative Pre-trained Transformer,意为生成式预训练的变换器,可以像人一样理解文字,并回答问题、生成文章,应对各种各样的场景和任务。
02 什么是Spring
Spring即Spring框架,经典定义为开源的Java平台,用于创建企业级应用程序,适用于构建企业级应用程序。通过依赖注入、面向切面编程、数据访问抽象和事务管理等核心特性,帮助开发人员降低开发复杂性、提高可维护性、扩展性和获得社区支持。自2003年首次发布以来,它已成为Java开发中最受欢迎和广泛使用的框架之一。
对于非云端开发出身的同学而言,看的一知半解。简而言之,Java程序猿利用Spring框架可以快速搭建Web应用,例如网页、应用后台、APP后台等。最常用的Spring项目有Springboot、SpringCloud。
03 SpringAI项目
Spring AI是Spring开发的新项目,借鉴了Python中的LangChain和LlamaIndex库,旨在简化开发人员开发AI应用。Spring AI的核心在于提供了一些抽象,这些抽象为开发AI应用程序提供了基础。支持主要模型提供商,如OpenAI、Microsoft、Amazon、Google、Huggingface等。支持的模型类型包括聊天和文本到图像,未来还将继续扩展。
SpringAI的可应用于云服务的大模型实现,在应用嵌入“你问我答”的功能,提升应用的智能水平。
04 SpringAI DEMO搭建
我们以SpringAI官方文档上的OPENAI的DEMO做示例,搭建AI智能云服务。
预备工作:开发环境搭建(安装教程可自行百度)
开发的计算机需要满足如下环境要求:
(1)系统:Windows or Linux
(2)JDK:最低JDK17
(3)IDE工具:Jetbrains IDEA
(4)构建工具:Maven
Java Development Kit (JDK) 是Sun公司(已被Oracle收购)针对Java开发员的软件开发工具包,是JAVA开发的核心,包含了Java的运行环境,目前最新版本为JDK22。
Jetbrains IDEA:IDEA全称 IntelliJ IDEA,一如Jetbrains全家桶中的其他IDE,是笔者使用过最优秀的Java编程语言的集成开发环境。
Maven:Apache Maven是基于项目对象模型(POM)的软件项目管理和构建工具。构建项目势必会用到很多第三方的类库和Jar包。由于依赖的数量之多以及包之间错综复杂的引用关系,Maven帮助程序员管理依赖,并在构建应用时一同打包。
步骤一:Maven添加Milestone和Snapshot仓库
SpringAI发布在Spring的Milestone和Snapshot仓库中, 在Maven配置文件中需加入这两个仓库路径。
步骤二:IDEA中新建SpringAI项目
(1)打开IntelliJ IDEA,File->New Project,创建新的Spring项目
(2)添加SpringWeb+OpenAI的依赖(Dependencies)
步骤三:配置大模型
在application.properties配置文件中配置API key、GPT的选型、Temperature等参数
Temperature(温度)指的是回答的创造性,高值输出更随机,低值使结果更集中和确定,类比于化学中的“熵”。
步骤四:创建Controller样例
MVC模式中M指模型(Model),V是视图(View),C则是控制器(Controller),目的是将模型和视图分离,同一个程序可以使用不同的表现形式。MVC架构中的Controller,是 MVC 的大脑,用于接收请求,校验参数,调用 Model 层获取业务数据,构造和绑定上下文,并转给 View 层去渲染。
步骤五:打包并运行服务
执行Main函数,在本地启动服务。
步骤六:使用API工具进行测试
并在Postman等API测试工具上进行测试。
04 结语
通过本文的介绍和DEMO演示,相信读者对SpringAI项目有了初步的了解。作为一个功能强大的AI大模型应用开发平台,SpringAI为开发者提供了丰富的功能和灵活的应用场景,车企可以根据业务需要将云服务赋能,寻找业务的新亮点。
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