Spring AI

项目准备

首先，我们需要找到 Spring AI 项目的官方地址，并将其 fork 到我们自己的 GitHub 仓库中。这样一来，未来在进行开发或修改时，我们可以直接在自己的仓库中进行操作。如果需要提交 PR（Pull Request），也能够方便地从自己仓库中进行提交流程，而不需要每次都直接从原始仓库提交。

官方 git 地址是：https://github.com/spring-projects/spring-ai

如果在开发过程中官方已经进行了新的提交，你仍然可以通过以下方法确保自己的项目始终保持最新状态，如下图所示：

接下来，我们可以直接将项目下载到本地。此时，按照官方文档中的指示执行相关命令即可。需要注意的是，由于项目中包含了较大的文件，因此我们可以选择跳过这些文件的下载，这不会对项目的正常运行产生任何影响。相关命令如下：

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone 你的项目地址/spring-ai.git

下载如图所示：

环境准备

Spring AI 项目使用到的环境很新，所以本地最好现在下载后需要的 jdk，JDK 要是 17 版本，maven 可以使用自己的要是 3.8+版本即可。

在 idea 中直接进行 clean package 命令记得跳过测试，因为我们没有 ak 秘钥信息，最后建议不要使用项目自带的 mvn 命令，因为仓库代理已经仓库地址都不是我们想要的。最后本地就可以正常运行项目了。如图所示：

模块概览图

我对 Spring AI 项目的各个模块结构进行了初步的审查和梳理，并简单地绘制了一张示意图，旨在帮助大家更好地理解项目的整体架构和各个模块之间的关系。请参考下图：

如果我们想要集成一个大模型，目前需要关注的几个核心模块包括：model、spring-ai-bom、spring-ai-spring-boot-autoconfigure 以及 spring-ai-spring-boot-starter。

其中，spring-ai-bom 和 spring-ai-spring-boot-starter 主要涉及的是基本的依赖配置，例如在 pom.xml 文件中声明相关依赖，这部分工作相对简单，通常只需写好依赖配置，后期开发完成后再进行完善即可，因此暂时不需要过多关注。

真正需要我们关注和着重开发的是 model 模块。这个模块将负责对接各大模型的 API，封装所有与模型交互所需的接口参数、调用实体及相关功能。因此，model 是我们集成过程中的第一步，必须确保它能够正确地封装各大模型的调用逻辑和相关配置。

最后，spring-ai-spring-boot-autoconfigure 模块的作用是在我们完成 model 模块开发后，进行自动化配置。具体来说，它负责从配置文件中读取所需的关键信息（如秘钥等），并将这些配置项注入到 model 模块中，使得模型能够正常调用。这个步骤通常是在模型集成完成后进行的，确保模型能够按照预期的方式启动和运行。

总结

通过今天的分析，我们对 Spring AI 项目的整体结构和各个核心模块有了初步的了解。在后续的文章中，我们将深入探讨如何在项目中集成不同的人工智能模型，并结合实际代码示例，带领大家一步步完成从依赖配置到接口封装的具体操作。希望通过这些内容，能够帮助开发者更高效地使用 Spring AI，加速智能应用的开发进程。

文章转载自：努力的小雨

原文链接：https://www.cnblogs.com/guoxiaoyu/p/18650932

体验地址：http://www.jnpfsoft.com/?from=001YH