JAVA用框架SpringAI实现人工智能配置

在Java中使用Spring AI进行智能应用开发，首先需要在项目中引入Spring AI的依赖。以下是一个Maven的pom.xml文件中添加Spring AI依赖的例子：

<dependencies>
    <!-- Spring AI 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-ai-tensorflow</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

在这个例子中，我们添加了Spring Boot的Starter Data JPA和Spring Boot的Starter AI TensorFlow依赖。这些依赖会自动包含Spring AI所需的核心库和TensorFlow引擎。

接下来，在Spring Boot应用的配置文件中（application.properties或application.yml），你可以配置数据库连接、TensorFlow服务的相关属性等。

application.properties配置示例：

# 数据库配置
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database
spring.datasource.username=your_username
spring.datasource.password=your_password
 
# TensorFlow 配置
spring.ai.tensorflow.enabled=true
spring.ai.tensorflow.model-name=your_model_name
spring.ai.tensorflow.model-location=file:/path/to/your/model

application.yml配置示例：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/your_database
    username: your_username
    password: your_password
 
  ai:
    tensorflow:
      enabled: true
      model-name: your_model_name
      model-location: file:/path/to/your/model

在这些配置中，你需要根据你的数据库信息、TensorFlow模型的位置和名称进行相应的调整。

以上代码提供了Spring AI依赖的添加和基本配置的示例。在实际应用中，你可能需要根据具体的应用场景进行更复杂的配置，比如模型的输入输出定义、机器学习的相关参数等。