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。
- 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
}
}- 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
}- 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();
}
}- 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。