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2024-09-09

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：

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>

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

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。

System

2024-09-09

所有,java

要使用Spring Boot整合Spring Cloud Gateway创建一个AI小站，你需要以下步骤：

创建一个Spring Boot项目，并添加Spring Cloud Gateway依赖。
配置Gateway路由到你的AI服务。
创建一个简单的前端页面，用于向Gateway发送请求。

以下是一个简化的例子：

步骤1：添加依赖

在pom.xml中添加Spring Cloud Gateway和Web依赖：




<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

步骤2：配置Gateway

在application.yml中配置Gateway路由：




spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: ai_service_route
          uri: http://your-ai-service-url
          predicates:
            - Path=/ai/**

步骤3：创建前端页面

在src/main/resources/templates目录下创建一个HTML文件，例如index.html：




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>AI小站</title>
</head>
<body>
    <form action="/ai/predict" method="POST">
        问题: <input type="text" name="question" />
        <input type="submit" value="提问" />
    </form>
</body>
</html>

步骤4：创建Controller

在Java代码中处理前端请求：




@Controller
public class AIController {
 
    @GetMapping("/ai")
    public String index() {
        return "index"; // 返回前端页面
    }
 
    @PostMapping("/ai/predict")
    @ResponseBody
    public String predict(@RequestParam String question) {
        // 调用AI服务进行预测，这里需要填写调用AI服务的代码
        String response = "AI回答：" + question; // 示例回复
        return response;
    }
}

步骤5：启动类




@SpringBootApplication
public class AIGatewayApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(AIGatewayApplication.class, args);
    }
}

以上代码提供了一个简单的示例，展示了如何使用Spring Cloud Gateway将前端请求路由到A

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2024-09-09

所有,java

报错解释：

namingService unsubscribe failed 错误表明在尝试取消订阅 Nacos 服务时失败了。Nacos 是一个服务发现和配置管理平台，namingService 通常指的是 Nacos 的服务命名功能。subscribe 是订阅服务的操作，而 unsubscribe 是取消订阅服务的操作。如果取消订阅失败，可能会导致内存泄漏或者服务注册状态的不一致。

解决方法：

检查 Nacos 服务端是否正常运行，并确保网络连接没有问题。
确认客户端的服务名是否正确，且对应的服务在 Nacos 中是存在的。
检查客户端的配置是否正确，包括集群信息、命名空间等。
如果是集群环境，确保所有 Nacos 节点都正常运行。
查看客户端日志，了解取消订阅失败的具体原因。
如果是因为服务下线或者Nacos重启导致，可以尝试重新订阅服务。
如果问题依旧存在，可以考虑升级 Nacos 到最新版本或者查看 Nacos 社区是否有相关的修复更新。
如果是临时性的网络问题，可以尝试重新连接并重新订阅。

务必在操作过程中保障服务的可用性和稳定性，并在生产环境中谨慎操作。

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2024-09-09

所有,AIGC

报错解释：

这个错误表明在安装stable-diffusion模型时，系统无法加载名为'openai/clip-vit-large-patch14'的预训练模型所需的分词器（tokenizer）。这通常是因为所需的模型或者分词器没有被正确安装或者配置。

解决方法：

确认你的环境中已经安装了transformers库，因为这个库通常负责加载各种预训练模型和它们的分词器。
尝试更新transformers库到最新版本，可以使用以下命令：
```
pip install --upgrade transformers
```
如果更新后问题依旧，可以尝试直接下载并安装预训练模型和分词器。可以在Hugging Face的模型库中找到相应的模型。
确保你的网络连接没有问题，因为在安装过程中可能需要从互联网下载模型和分词器。
如果上述步骤都不能解决问题，可以查看官方文档或者相关社区寻求帮助，因为问题可能与特定的环境配置或者软件版本有关。

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【bug】配置SpringCloudAlibaba AI的maven依赖问题

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2024-09-09

所有,java

由于您提供的错误信息不完整，我无法直接定位到具体的错误原因。但是，我可以给您一个常见的解决Spring Cloud Alibaba AI依赖配置问题的步骤：

确认您的项目是否正确使用了Spring Cloud Alibaba的版本管理插件，并且版本是兼容的。
检查您的pom.xml文件中的<dependencies>部分，确认是否正确添加了Spring Cloud Alibaba AI的依赖。
确保您的Maven仓库配置是正确的，并且能够访问到Maven中央仓库或者您配置的私有仓库。
运行mvn clean install命令来清理并重新构建项目，以确保所有的依赖都是最新的。
如果问题依然存在，尝试使用Maven的-U参数强制更新依赖。
查看Maven输出的错误信息，通常会提供为什么无法解析依赖的具体原因。

如果您能提供更详细的错误信息，比如具体的错误代码或者错误信息描述，我可以给出更精确的解决方案。

System

2024-09-09

所有,java

报错解释：

这个错误表明你的本地计算机上运行的Tomcat服务器无法启动。可能的原因有很多，包括配置错误、端口冲突、缺失的文件或者其他服务器级的问题。

解决方法：

检查Tomcat日志文件：通常位于Tomcat安装目录下的logs文件夹中，查看catalina.out或者其他日志文件，以获取更具体的错误信息。
检查端口冲突：确保Tomcat配置的HTTP端口（默认是8080）没有被其他应用占用。
检查配置文件：检查server.xml等配置文件，确保没有错误的配置项。
检查环境变量：确保JAVA\_HOME环境变量正确指向了JDK安装路径。
检查权限问题：确保当前用户有权限访问和操作Tomcat相关的目录和文件。
重启Tomcat：尝试重启Tomcat服务，有时候简单的重启就能解决问题。
检查防火墙设置：确保防火墙没有阻止Tomcat的运行。
重新安装Tomcat：如果以上步骤都不能解决问题，可以尝试卸载Tomcat后重新安装。

在进行每一步操作后，都应检查Tomcat是否成功启动，以确定问题是否已解决。

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在springboot中调用openai Api并实现流式响应

System

2024-09-09

所有,java

在Spring Boot中调用OpenAI API并实现流式响应，你可以使用OpenAI Java客户端库，如openai-java。以下是一个简化的例子，展示了如何在Spring Boot应用中发起对OpenAI GPT-3 API的调用并实现流式响应。

首先，添加依赖到你的pom.xml文件中：




<dependency>
    <groupId>com.openai</groupId>
    <artifactId>openai-java</artifactId>
    <version>0.1.6</version>
</dependency>

然后，在Spring Boot应用中创建一个REST控制器来处理请求并使用OpenAI客户端发送请求：




import com.openai.api.*;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@RestController
public class OpenAIController {
 
    private final OpenAIService openAIService;
 
    public OpenAIController(OpenAIService openAIService) {
        this.openAIService = openAIService;
    }
 
    @GetMapping("/completions")
    public CompletionStreamResponse getCompletions(@RequestParam String prompt) {
        // 使用OpenAI服务发送请求
        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()
                .model("text-davinci-003") // 指定模型，例如GPT-3
                .prompt(prompt)
                .maxTokens(75) // 响应的最大令牌数
                .build();
 
        // 开始流式响应
        return openAIService.createCompletionStream(completionRequest);
    }
}

在上述代码中，我们创建了一个REST端点/completions，当接收到GET请求时，它会使用提供的提示（prompt）参数向OpenAI的GPT-3模型发送一个完成请求，并且返回一个流式响应对象。

确保你已经设置了OpenAI的API密钥，可以通过环境变量或者在代码中显式设置：




System.getProperties().put("openai.api_key", "你的API_KEY");

这样，你就可以在Spring Boot应用中使用OpenAI API进行流式响应了。

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【PostgreSQL】检查点机制 CheckpointerMain()

System

2024-09-09

所有,数据库

检查点（Checkpoint）是PostgreSQL在事务日志文件写满时创建的一个特殊的数据库文件（通常是数据文件和事务日志文件）快照，用于记录数据文件在特定时间点的状态。这有助于在系统崩溃时快速恢复数据。

在PostgreSQL中，检查点机制是通过Checkpointer进程实现的，该进程周期性地执行检查点操作。

以下是CheckpointerMain()函数的伪代码示例，用于描述检查点进程的核心逻辑：




void
CheckpointerMain()
{
    for (;;)
    {
        // 等待检查点请求或超时
        WaitForCheckpointRequest();
 
        // 设置检查点
        CheckPointGuts();
 
        // 如果需要的话，可以进行一些清理工作
        CleanupCheckpointer();
 
        // 如果配置了idle_session_timeout，则更新MyPgXact->xact_start
        UpdateCheckpointIdleSessionTimeout();
 
        // 如果配置了autovacuum_max_workers，则启动空闲的autovacuum工作进程
        StartAutovacuumWorkersIfNeeded();
 
        // 如果配置了hot_standby_feedback，则更新最后一个检查点的位置
        UpdateCheckpointStats();
 
        // 如果需要的话，可以进行一些统计信息的更新
        UpdateCheckpointStats();
 
        // 在特定条件下，可以进行一些空间回收的工作
        RecycleSpcache();
 
        // 重置Prepared事务的状态
        ResetPreparedAtomically();
 
        // 处理完毕，进入下一个循环
    }
}

这个函数是检查点进程的主要处理逻辑，它会周期性地被启动，执行必要的检查点操作，并在完成后进入下一个循环。这里的伪代码提供了一个框架，实际的函数实现会根据PostgreSQL的版本和配置进行相应的调整。

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AI绘制思维导图：使用SpringBoot和Vue实现智能可视化

System

2024-09-09

所有,java

以下是一个简化的代码示例，展示如何在Spring Boot后端和Vue前端之间建立连接，以便在前端使用AI绘制思维导图。

后端（Spring Boot）:




// 导入Spring Boot相关依赖
 
@RestController
@RequestMapping("/api/mindmap")
public class MindMapController {
 
    // 假设有一个服务层用于处理AI绘图逻辑
    @Autowired
    private MindMapService mindMapService;
 
    @PostMapping("/draw")
    public ResponseEntity<?> drawMindMap(@RequestBody Map<String, String> requestBody) {
        String mindmapData = mindMapService.drawMindMap(requestBody);
        return ResponseEntity.ok(mindmapData);
    }
}

服务层（MindMapService）:




// 导入相关依赖
 
@Service
public class MindMapService {
 
    // 假设有一个方法用于处理AI绘图逻辑
    public String drawMindMap(Map<String, String> requestBody) {
        // 调用AI绘图库或API
        // 返回绘图结果数据
        return "AI绘制的思维导图数据";
    }
}

前端（Vue）:




// 导入Vue和axios等依赖
 
new Vue({
  el: '#app',
  data: {
    // 用户输入的数据
    mindmapInput: ''
  },
  methods: {
    drawMindMap() {
      const data = {
        input: this.mindmapInput
      };
      axios.post('/api/mindmap/draw', data)
        .then(response => {
          // 处理AI返回的思维导图数据
          console.log(response.data);
        })
        .catch(error => {
          // 错误处理
          console.error(error);
        });
    }
  }
});

在这个例子中，前端Vue应用会通过axios发送一个HTTP POST请求到后端的/api/mindmap/draw接口，并附带上用户输入的数据。后端接收请求，调用服务层的drawMindMap方法，并将结果返回给前端。前端可以进一步处理这个返回的思维导图数据，比如将其渲染成可视化的思维导图。

注意：这个示例假设存在一个AI绘图库或API，并且已经有相关的依赖和配置在Spring Boot项目中处理好了。实际中，你需要集成一个真正的AI思维导图生成服务。

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2024-09-09

所有,AIGC




import os
from langchain.chat_models import Llama
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chat import ConversationLLM
from langchain.chat.streamlit import chat_ui_streamlit
 
# 初始化一个OpenAI的LLM
openai = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
 
# 初始化一个ConversationLLM对象
conversation_llm = ConversationLLM(llm=Llama(openai), verbose=True)
 
# 设置Streamlit的标题
st.title("Conversational AI")
 
# 使用Streamlit的chat_ui_streamlit函数来创建一个聊天界面
chat_ui_streamlit(conversation_llm, prompt_template="User: ", response_template="Assistant: ", show_examples=False)

这段代码展示了如何使用LangChain库和Streamlit库快速搭建一个基于Llama的聊天界面。首先，我们初始化了一个OpenAI的LLM，然后用它初始化了一个ConversationLLM对象。最后，我们使用chat\_ui\_streamlit函数在Streamlit应用中创建了一个基本的聊天界面。这个示例简洁明了，并且教会了开发者如何将对话式AI集成到他们的应用程序中。

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