Spring AI 介绍以及与 Spring Boot 项目整合

Spring AI 是一个用于创建和部署机器学习模型的平台，它提供了一系列的工具和库来简化机器学习的开发和部署流程。Spring AI 提供了与 Spring Boot 的整合，使得在 Spring Boot 应用中集成机器学习模型变得更加简单。

以下是如何在 Spring Boot 项目中整合 Spring AI 的步骤：

1. 在 Spring Boot 项目的 pom.xml 文件中添加 Spring AI 依赖：

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

2. 配置 Spring AI 模型的加载。在 application.properties 或 application.yml 文件中指定模型的位置：

# application.properties
spring.ai.tensorflow.model.name=my_model
spring.ai.tensorflow.model.path=file:./models/my_model

3. 在 Spring Boot 应用中使用 Spring AI 提供的模型执行预测：

import org.springframework.ai.tensorflow.core.TensorFlowService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class PredictionController {
 
    @Autowired
    private TensorFlowService tensorflowService;
 
    @PostMapping("/predict")
    public PredictionResult predict(@RequestBody InputData inputData) {
        // 使用 tensorflowService 执行预测
        return tensorflowService.predict(inputData);
    }
}

以上代码展示了如何在 Spring Boot 应用中集成 Spring AI 并使用 TensorFlowService 执行模型的预测。具体的 PredictionResult 和 InputData 需要根据实际的模型输入输出进行定义。