Spring AI 来了，打造Java生态大模型应用开发新框架！

Spring AI来了，这是一个新兴的概念，实际上并没有一个正式的Spring AI项目或计划。不过，Spring 生态系统中的Spring for Apache Spark、Spring Data、Spring Batch等项目为机器学习和AI提供了支持。

如果你是在谈论Spring生态系统中的一些项目，或者你指的是Spring Framework中的一些AI相关功能，那么我们可以讨论一些示例。

1. Spring for Apache Spark：提供了一个与Spark集成的Spring框架，允许开发者使用Spring框架的依赖注入等特性，来创建Spark应用程序。

@Component
public class MySparkJob {
    private SparkSession sparkSession;
 
    @Autowired
    public MySparkJob(SparkSession sparkSession) {
        this.sparkSession = sparkSession;
    }
 
    public void runJob() {
        // 使用sparkSession执行Spark作业
    }
}

2. Spring Data: 支持与AI相关的项目，如Spring Data Elasticsearch，允许开发者使用Spring Data Repository抽象进行Elasticsearch的操作。

public interface PersonRepository extends ElasticsearchRepository<Person, String> {
    // 自定义查询方法
}

3. Spring Batch: 用于处理批量任务，可以用于训练和推理AI模型。

@Configuration
public class BatchConfiguration {
 
    @Bean
    public ItemReader<Person> itemReader() {
        return new ListItemReader<>(personList);
    }
 
    @Bean
    public ItemProcessor<Person, Person> itemProcessor() {
        return new PersonItemProcessor();
    }
 
    @Bean
    public ItemWriter<Person> itemWriter() {
        return new PersonItemWriter();
    }
 
    @Bean
    public Step step() {
        return stepBuilderFactory.get("step")
                .<Person, Person>chunk(10)
                .reader(itemReader())
                .processor(itemProcessor())
                .writer(itemWriter())
                .build();
    }
 
    @Bean
    public Job job() {
        return jobBuilderFactory.get("job")
                .start(step())
                .build();
    }
}

4. Spring Framework 的AI集成: 例如，Spring Framework 5.3引入了一个新的项目：Spring Web Reactive，它提供了完全的异步非阻塞支持，可以用于AI模型服务的开发。

@RestController
public class AsyncModelController {
 
    @GetMapping("/predict")
    public Mono<Prediction> predict(@RequestBody Input input) {
        return Mono.fromSupplier(() -> model.predict(input));
    }
}

以上代码示例展示了如何在Spring生态系统中使用AI相关的功能。具体到“Spring AI”的概念，需要更详细的上下文信息来提供确切的代码示例。