- स्प्रिंग एआय स्प्रिंग बूटमध्ये पोर्टेबल, स्ट्रक्चर्ड आणि ऑब्जर्व्हेबल एआय क्षमता आणते, जे प्रमुख एलएलएम आणि व्हेक्टर प्रदात्यांना सुसंगत जावा एपीआयच्या मागे सारते.
- "स्प्रिंग एआय इन अॅक्शन" हे पुस्तक स्प्रिंग डेव्हलपर्सना साध्या सूचनांपासून ते प्रगत आरएजी, एजंट्स, टूल्स, भाषण आणि व्यावहारिक, उदाहरण-चालित नमुन्यांसह निरीक्षणक्षमतेपर्यंत मार्गदर्शन करते.
- अॅडव्हायझर्स, संभाषणात्मक मेमरी, मॉडेल मूल्यांकन आणि तंझू जेन एआय इंटिग्रेशन सारख्या एंटरप्राइझ-ओरिएंटेड वैशिष्ट्यांमुळे जेव्हीएमवर विश्वासार्ह, उत्पादन-दर्जाचे एआय सिस्टम तयार करणे शक्य होते.
JVM स्टॅक न सोडता त्यांच्या दैनंदिन प्रकल्पांमध्ये आधुनिक जनरेटिव्ह एआय आणू इच्छिणाऱ्या जावा आणि स्प्रिंग बूट डेव्हलपर्ससाठी स्प्रिंग एआय इन अॅक्शन हे द्रुतगतीने एक लोकप्रिय संदर्भ बनत आहे. तुम्हाला पायथॉन इकोसिस्टम किंवा अस्पष्ट टूलिंगमध्ये भाग पाडण्याऐवजी, पुस्तक आणि फ्रेमवर्क हातात हात घालून काम करतात जेणेकरून तुम्ही जावा किंवा कोटलिनमध्ये कोडिंग करत राहू शकता आणि तरीही शक्तिशाली लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLM), रिट्रीव्हल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG), एजंट्स, टूल्स आणि मल्टीमॉडल वैशिष्ट्ये एकत्रित करू शकता.
या परिसंस्थेला इतके आकर्षक बनवणारी गोष्ट म्हणजे उत्पादन-तयार फ्रेमवर्क (स्प्रिंग एआय) आणि अत्यंत व्यावहारिक, उदाहरण-चालित मार्गदर्शक (क्रेग वॉल्सचे स्प्रिंग एआय इन अॅक्शन) यांचे संयोजन. एकत्रितपणे ते साधे POJO, ऑटो-कॉन्फिगरेशन आणि प्रदात्याच्या विशिष्ट गुंतागुंती लपविणारे स्वच्छ, पोर्टेबल API वापरून परिचित स्प्रिंग बूट अॅप्समध्ये AI मॉडेल्स, वेक्टर डेटाबेस, संभाषणात्मक मेमरी आणि मूल्यांकन साधने कशी जोडायची हे दाखवतात.
स्प्रिंग एआय म्हणजे काय आणि जावा डेव्हलपर्ससाठी ते का महत्त्वाचे आहे
स्प्रिंग एआय ही एक अॅप्लिकेशन फ्रेमवर्क आहे जी क्लासिक स्प्रिंग तत्त्वे - पोर्टेबिलिटी, मॉड्यूलर आर्किटेक्चर आणि पोजो-केंद्रित डिझाइन - एआय अभियांत्रिकी जगात आणण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे. स्प्रिंग एआय त्याच्या केंद्रस्थानी आहे, ते एंटरप्राइझ एआयमधील सर्वात कठीण व्यावहारिक समस्या सोडवण्यावर लक्ष केंद्रित करते: तुमच्या संस्थेच्या डेटा आणि एपीआय आधुनिक सह एआय मॉडेल्स अशा प्रकारे जे देखभाल करण्यायोग्य, निरीक्षण करण्यायोग्य आणि कालांतराने विकसित होण्यास सोपे असेल.
तुम्हाला एकाच एलएलएम विक्रेत्यामध्ये बंद करण्याऐवजी, स्प्रिंग एआय बहुतेक मोठ्या प्रदात्यांवर लक्ष केंद्रित करते. अगदी सुरुवातीपासूनच, तुम्ही OpenAI मधील मॉडेल्सशी बोलू शकता, Azure OpenAI, अँथ्रोपिक, अमेझॉन बेडरॉक, गुगल, मिस्ट्रालएआय आणि अगदी स्थानिक मॉडेल्सना ओलामा द्वारे सेवा दिली जाते. समान प्रोग्रामिंग मॉडेल सिंक्रोनस आणि स्ट्रीमिंग प्रतिसादांना समर्थन देते आणि जेव्हा तुम्हाला खरोखर गरज असते तेव्हा तुम्ही प्रदात्या-विशिष्ट क्षमतांमध्ये प्रवेश राखता.
स्प्रिंग एआयचा आणखी एक महत्त्वाचा आधारस्तंभ म्हणजे संरचित आउटपुटसाठी त्याचा मजबूत आधार. कच्चा मजकूर हाताने पार्स करण्याऐवजी, तुम्ही मॉडेल प्रतिसाद थेट जावा वर्ग आणि रेकॉर्डमध्ये मॅप करू शकता, ज्यामुळे गोंधळलेल्या नैसर्गिक भाषेला स्वच्छ POJO मध्ये रूपांतरित करता. जेव्हा तुम्ही एजंट, साधने किंवा वर्कफ्लो तयार करता तेव्हा हे आवश्यक असते ज्यामध्ये असंरचित मजकुराऐवजी अंदाजे डेटावर तर्क करणे आवश्यक असते.
स्प्रिंग एआय व्हेक्टर डेटाबेससह देखील खोलवर एकत्रित होते जेणेकरून तुम्ही व्हील पुन्हा शोधल्याशिवाय रिट्रीव्हल ऑगमेंटेड जनरेशन लागू करू शकता. हे अपाचे कॅसँड्रा, अझ्युर व्हेक्टर सर्च, क्रोमा, मिल्वस, मोंगोडीबी अॅटलस, निओ४जे, सारख्या प्रदात्यांना समर्थन देते. ओरेकल एकत्रीकरण, PGVector, Pinecone, Qdrant, Redis आणि Weaviate सह PostgreSQL. पोर्टेबल व्हेक्टर स्टोअर API आणि SQL सारखी मेटाडेटा फिल्टर भाषा तुम्हाला कमीत कमी कोड बदलांसह व्हेक्टर बॅकएंड बदलू देते.
या सर्वांव्यतिरिक्त, स्प्रिंग एआयमध्ये निरीक्षणक्षमतेसाठी टूलिंग, दस्तऐवज अंतर्ग्रहण पाइपलाइन, मॉडेल मूल्यांकन आणि जनरेटिव्ह एआय पॅटर्न समाविष्ट आहेत. तुम्हाला अस्खलित येतं. ChatClient च्या सारखे WebClient/RestClient, RAG आणि संभाषणात्मक मेमरी सारख्या सामान्य AI पॅटर्नसाठी सल्लागार, स्प्रिंग बूट स्टार्टर्ससह ऑटो-कॉन्फिगरेशन आणि टोकन वापराचे निरीक्षण करण्यासाठी आणि भ्रम शोधण्यासाठी उपयुक्तता.
"स्प्रिंग एआय इन अॅक्शन" च्या आत: हॅलो एआय वर्ल्ड ते फुल एजंट्सपर्यंत
क्रेग वॉल्स यांचे "स्प्रिंग एआय इन अॅक्शन" हे एक व्यावहारिक, व्यावहारिक मार्गदर्शक आहे जे तुम्हाला या सर्व स्प्रिंग एआय क्षमतांचा प्रत्यक्ष अनुप्रयोगांमध्ये कसा वापर करायचा हे दाखवते. हे पुस्तक स्प्रिंग डेव्हलपर्सना उद्देशून आहे आणि असे गृहीत धरते की तुम्हाला स्प्रिंग बूट आधीच माहित आहे, परंतु त्यासाठी पूर्वी जनरेटिव्ह एआय अनुभवाची आवश्यकता नाही; तुम्हाला ते अनुसरण करण्यासाठी डेटा सायंटिस्ट किंवा "एआय तज्ञ" असण्याची आवश्यकता नाही.
पुस्तकातील प्रवास एका साध्या "हॅलो एआय वर्ल्ड" उदाहरणाने सुरू होतो आणि हळूहळू तुम्हाला आरामदायी वाटेल तसे अधिक प्रगत तंत्रे सादर केली जातात. तुम्ही स्प्रिंग बूट अॅपमध्ये एक मूलभूत LLM कॉल वायरिंग करून सुरुवात करता, नंतर मजकूर सारांश तयार करणे, तुमच्या विद्यमान वेब किंवा बॅकएंड सेवांमध्ये राहणारे सहाय्यक तयार करणे आणि प्रॉम्प्ट आकार देणे जेणेकरून प्रतिसाद अधिक उपयुक्त आणि अंदाजे असतील.
जसजसे तुम्ही प्रगती करता तसतसे कंटेंट RAG, व्हेक्टर स्टोअर्स आणि मल्टीमॉडल परिस्थितींमध्ये डोकावतो जिथे मॉडेल्स मजकूर आणि प्रतिमा दोन्हीसह काम करतात. मॉडेलला कधीही प्रशिक्षण न मिळालेल्या खाजगी कागदपत्रांबद्दल प्रश्न कसे विचारायचे, प्रतिमांना मजकुरात कसे रूपांतरित करायचे आणि उलट कसे करायचे आणि डोमेन-विशिष्ट प्रश्नांना तोंड देताना भ्रम निर्माण करणे थांबवण्यासाठी तुमच्या स्वतःच्या डेटामध्ये LLM उत्तरे कशी ग्राउंड करायची हे तुम्ही शिकता.
पुस्तकाचा दुसरा भाग एजंट्स, साधनांचा वापर, भाषण आणि निरीक्षणक्षमता यांचा शोध घेऊन स्तर उंचावतो. येथे तुम्ही असे एआय एजंट कसे तयार करायचे ते पहाल जे टूल्स किंवा एपीआय कधी कॉल करायचे हे ठरवू शकतील, कार्ये विशेष प्रॉम्प्टवर कशी रूट करायची, मेट्रिक्स आणि ट्रेसद्वारे काय घडत आहे याचा मागोवा कसा घ्यायचा आणि जनरेट केलेल्या सामग्रीभोवती मूल्यांकन आणि सुरक्षा उपायांसह तुमची सिस्टम कशी सुरक्षित ठेवायची.
संपूर्ण पुस्तकात, क्रेग वॉल्स त्यांची ट्रेडमार्क, उदाहरण-केंद्रित शैली जपतात, ते तुम्हाला सिद्धांतात बुडवण्याऐवजी नेहमीच "काम पूर्ण करण्यावर" लक्ष केंद्रित करतात. प्रकरणे व्यावहारिक तुकड्या आणि वास्तववादी परिस्थितींनी भरलेली आहेत: तुमचा डेटा प्रत्यक्षात जाणणारे चॅटबॉट्स, व्यवसायाच्या कार्यप्रवाहात एम्बेड केलेले सहाय्यक आणि जटिल कार्ये लहान, व्यवस्थापित करण्यायोग्य तुकड्यांमध्ये विघटित करणारे एजंट.
पुस्तकाचे प्रमुख विषय आणि रचना
“स्प्रिंग एआय इन अॅक्शन” च्या आशय सारणीमध्ये तुम्ही काय बांधणार आहात याची विस्तृतता स्पष्टपणे दिसून येते. मूलभूत बिल्डिंग ब्लॉक्सपासून ते प्रगत नमुन्यांपर्यंत, प्रत्येक प्रकरण स्प्रिंगसह एआय एकत्रीकरणाच्या विशिष्ट क्षेत्रावर लक्ष केंद्रित करते:
- स्प्रिंग एआय सह सुरुवात करणे: प्रोजेक्ट बूटस्ट्रॅप करणे, प्रोव्हायडर्स कॉन्फिगर करणे, तुमचे पहिले प्रॉम्प्ट पाठवणे.
- तयार झालेल्या प्रतिसादांचे मूल्यांकन करणे: गुणवत्ता मोजणे, समस्या शोधणे आणि कमी दर्जाच्या किंवा भ्रामक सामग्रीपासून संरक्षण करणे.
- जनरेशनसाठी प्रॉम्प्ट सबमिट करणे: प्रॉम्प्ट डिझाइन करणे, टेम्पलेट्स वापरणे आणि मॉडेल वर्तन नियंत्रित करणे.
- तुमच्या कागदपत्रांशी बोलत आहे: RAG ची अंमलबजावणी करणे जेणेकरून LLMs अप्रशिक्षित, खाजगी डेटाबद्दलच्या प्रश्नांची उत्तरे देऊ शकतील.
- संभाषणात्मक स्मृती सक्षम करणे: स्प्रिंग एआयच्या मेमरी अॅडव्हायझर्सचा वापर करून मल्टी-टर्न चॅट संदर्भ राखणे.
- साधन-चालित पिढी सक्रिय करणे: मॉडेल्सना नवीन किंवा बाह्य डेटाची आवश्यकता असताना क्लायंट-साइड फंक्शन्स आणि टूल्सना कॉल करण्याची परवानगी देणे.
- मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) लागू करणे: साधने आणि डेटा स्रोतांसह समृद्ध संदर्भ आणि परस्परसंवाद व्यवस्थापित करणे.
- आवाज आणि चित्रांसह निर्मिती: भाषण आणि प्रतिमांसाठी बहुआयामी क्षमतांचा स्वीकार करणे.
- एआय ऑपरेशन्सचे निरीक्षण करणे: तुमच्या एआय पाइपलाइनमध्ये निरीक्षणक्षमता आणि देखरेख जोडणे.
- जनरेटिव्ह एआयचे संरक्षण करणे: रेलिंग, कंटेंट फिल्टर आणि इतर संरक्षण यंत्रणा लागू करणे.
- जनरेटिव्ह एआय पॅटर्न लागू करणे: एआय वर्कफ्लोसाठी पुन्हा वापरता येण्याजोगे नमुने कॅप्चर करणे.
- एजंट नियुक्त करणे: कामाचे नियोजन, मार्गक्रमण आणि परिष्करण करू शकतील अशा एजंटिक प्रणाली तयार करणे.
स्प्रिंग आणि जावा समुदायांमधील आदरणीय व्यक्तींच्या पुनरावलोकनांवरून हे साहित्य किती सुलभ आणि व्यावहारिक आहे हे दिसून येते. प्रस्तावनेचे लेखक आणि समीक्षक स्पष्ट स्पष्टीकरणे, विस्तृत प्रात्यक्षिके आणि उदयोन्मुख तंत्रज्ञानावरील "खजिना खजिना" सखोलतेबद्दल पुस्तकाचे कौतुक करतात, हे अधोरेखित करतात की ते शैक्षणिक अमूर्ततेऐवजी वास्तविक जगाच्या विकासावर आधारित आहे.
जेव्हा तुम्ही मॅनिंगकडून प्रिंट आवृत्ती खरेदी करता तेव्हा तुम्हाला एक मोफत ई-पुस्तक (पीडीएफ किंवा ईपब) आणि त्यांच्या ऑनलाइन लाईव्हबुक आवृत्तीचा प्रवेश देखील मिळतो. लाईव्हबुक प्लॅटफॉर्ममध्येच एक एआय असिस्टंट समाविष्ट आहे जो तुमच्या प्रश्नांची उत्तरे अनेक भाषांमध्ये देण्यास सक्षम आहे, जेणेकरून तुम्ही वाचताना उदाहरणे एक्सप्लोर करू शकता, मजकूर शोधू शकता आणि विषय स्पष्ट करू शकता.
एंटरप्राइझ-ग्रेड एआय अॅप्ससाठी स्प्रिंग एआय कोर वैशिष्ट्ये
पुस्तकाच्या पलीकडे, स्प्रिंग एआय फ्रेमवर्क उत्पादन-श्रेणीच्या एआय अनुप्रयोगांसाठी तयार केलेला एक व्यापक वैशिष्ट्य संच उघड करते. हे फक्त एलएलएम कॉल करण्याबद्दल नाही; ते प्रदाते आणि वातावरणात सुरक्षित, निरीक्षण करण्यायोग्य, चाचणी करण्यायोग्य आणि पोर्टेबल असलेल्या संपूर्ण प्रणाली तयार करण्याबद्दल आहे.
लवचिकतेची समान पातळी वेक्टर स्टोअर्सपर्यंत वाढते. Apache Cassandra, Azure Vector Search, Chroma, Milvus, MongoDB Atlas, Neo4j, Oracle, PostgreSQL/PGVector, Pinecone, Qdrant, Redis, Weaviate आणि इतरांच्या समर्थनासह, तुम्ही तुमचे अॅप एकाच स्टोरेज सोल्यूशनमध्ये हार्ड-वायरिंग न करता RAG आणि सिमेंटिक शोध लागू करू शकता. पोर्टेबल API आणि एक्सप्रेसिव्ह मेटाडेटा फिल्टर जटिल समानता क्वेरी चालवणे सोपे करतात.
स्प्रिंग एआयमध्ये टूल्स आणि फंक्शन कॉलिंग हे प्रथम श्रेणीचे नागरिक आहेत. मॉडेल्स रिअल-टाइम डेटा पुनर्प्राप्त करण्यासाठी किंवा कृती ट्रिगर करण्यासाठी क्लायंट-साइड टूल्स आणि फंक्शन्सच्या अंमलबजावणीची विनंती करू शकतात. हे तुमचे LLM एका निष्क्रिय मजकूर जनरेटरमधून एका सक्रिय घटकात बदलते जे API ची क्वेरी करू शकते, डेटाबेस कॉल करू शकते किंवा टाइप केलेल्या फंक्शन कॉलद्वारे सेवा ऑर्केस्ट्रेट करू शकते.
निरीक्षणक्षमता फ्रेमवर्कमध्ये समाविष्ट केली आहे जेणेकरून तुम्ही तुमचा एआय काय करत आहे ते पाहू शकता. तुम्ही टोकन वापर, विलंब आणि त्रुटी दरांवर मेट्रिक्स गोळा करू शकता, तुमच्या सिस्टमद्वारे कॉल ट्रेस करू शकता आणि तुमच्या उर्वरित मायक्रोसर्व्हिसेसशी LLM क्रियाकलाप सहसंबंधित करू शकता. जेव्हा AI प्रयोगांपासून व्यवसाय-महत्वाच्या वर्कलोडकडे जाते तेव्हा हे अत्यंत महत्त्वाचे असते.
स्प्रिंग एआयमध्ये डेटा अभियांत्रिकी कार्यांसाठी ETL-शैलीतील दस्तऐवज अंतर्ग्रहण फ्रेमवर्क देखील समाविष्ट आहे. हे तुम्हाला व्हेक्टर स्टोअरमध्ये कागदपत्रे लोड करण्यास, चंक करण्यास आणि अनुक्रमित करण्यास मदत करते जेणेकरून तुमच्या RAG पाइपलाइन अॅड-हॉक स्क्रिप्ट्सच्या संग्रहाऐवजी मजबूत आणि पुनरावृत्ती करण्यायोग्य असतील.
चॅटक्लायंट, सल्लागार आणि संभाषण क्षमता
कोडिंग स्तरावर, बहुतेक स्प्रिंग एआय परस्परसंवाद याभोवती फिरतात ChatClient एपीआय, परिचित स्प्रिंग वेबक्लायंट आणि रेस्टक्लायंट पॅटर्नने प्रेरित एक अस्खलित इंटरफेस. तुम्ही प्रॉम्प्ट तयार करता आणि पाठवता, प्रतिसाद प्राप्त करता, टोकन येताच ते स्ट्रीम करता आणि स्प्रिंग डेव्हलपर्सना लगेच स्वाभाविक वाटेल अशा प्रकारे त्रुटी हाताळता.
सल्लागार हे आणखी एक महत्त्वाचे अॅबस्ट्रॅक्शन आहे जे सामान्य जनरेटिव्ह एआय पॅटर्नचा समावेश करते. ते LLM कडे जाणाऱ्या आणि येणाऱ्या डेटाचे रूपांतर करतात, RAG किंवा मेमरी सारख्या वर्तनांवर स्तर करतात आणि मॉडेल्स आणि वापर केसेसमध्ये पोर्टेबिलिटी प्रदान करतात. प्रत्येक प्रॉम्प्ट किंवा संदर्भ हाताने वायरिंग करण्याऐवजी, तुम्ही किमान बॉयलरप्लेटसह मजबूत वर्तन मिळविण्यासाठी अॅडव्हायझर्स प्लग इन करता.
संभाषणात्मक मेमरी विशेष चॅट मेमरी सल्लागारांद्वारे हाताळली जाते जे बहु-टर्न संवाद व्यवस्थापित करतात. एलएलएम स्वतः स्टेटलेस असल्याने आणि भूतकाळातील वळणे "विसरतात", हे सल्लागार संभाषण इतिहासाचा मागोवा घेतात आणि प्रत्येक प्रॉम्प्टमध्ये संदर्भाचे योग्य तुकडे परत देतात. तुम्ही वेगवेगळ्या धोरणांमधून निवड करू शकता आणि वेक्टर-आधारित दृष्टिकोनांसह सतत, दीर्घकालीन मेमरी देखील अंमलात आणू शकता.
चॅट मेमरी आणि आरएजी अॅडव्हायझर्सचे संयोजन तुम्हाला असे सहाय्यक तयार करण्यास अनुमती देते जे तुमच्या कागदपत्रांशी अनेक वळणांवर "बोलू" शकतात. वापरकर्ता फॉलो-अप विचारू शकतो, त्यांचे प्रश्न सुधारू शकतो आणि संभाषणाच्या आधीच्या भागांचा संदर्भ घेऊ शकतो, तर स्प्रिंग एआय प्रत्येक विनंतीवर सर्वात संबंधित दस्तऐवज स्निपेट स्वयंचलितपणे पुनर्प्राप्त करते आणि इंजेक्ट करते.
प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्समुळे प्रॉम्प्ट बाह्यरित्या वापरणे आणि पुन्हा वापरणे सोपे होते. तुम्ही सामान्य टेम्पलेट्स परिभाषित करता जे पॅरामीटर्स स्वीकारतात, अतिरिक्त सूचना समाविष्ट करतात आणि इच्छित आउटपुट फॉरमॅट निर्दिष्ट करतात (उदाहरणार्थ JSON जे थेट जावा ऑब्जेक्ट्सवर मॅप करते). प्रॉम्प्ट पाठवण्यापूर्वी, स्प्रिंग एआय रिकाम्या जागा भरते, संदर्भ लागू करते आणि मॉडेलला सूचना स्पष्ट असल्याची खात्री करते.
आरएजी, भ्रम कमी करणे आणि दस्तऐवज जागरूक सहाय्यक
रिट्रीव्हल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) हा फ्रेमवर्क आणि पुस्तक दोन्हीमध्ये समाविष्ट असलेल्या सर्वात महत्वाच्या नमुन्यांपैकी एक आहे. हे स्थिर एलएलएमची एक महत्त्वाची मर्यादा सोडवते: त्यांना फक्त तेच माहीत असते ज्यावर त्यांना प्रशिक्षण देण्यात आले होते, याचा अर्थ ते तुमचे अंतर्गत दस्तऐवजीकरण, ग्राहक डेटा किंवा मालकीचे ज्ञान डीफॉल्टनुसार पाहू शकत नाहीत.
RAG सह, तुमचा अर्ज प्रथम वापरकर्त्याच्या प्रश्नाशी अर्थपूर्णपणे साम्य असलेल्या कागदपत्रांचा एक छोटा संच पुनर्प्राप्त करतो आणि नंतर ते संदर्भ म्हणून मॉडेलमध्ये फीड करतो. स्प्रिंग एआय या कामाचा बराचसा भाग एकत्रित करते, डझनभर व्हेक्टर स्टोअर्ससह एकत्रित करते आणि समानतेनुसार क्वेरी करण्यासाठी, मेटाडेटानुसार फिल्टर करण्यासाठी आणि तुम्ही तुमचा कंटेंट कसा चंक आणि एम्बेड करता ते ट्यून करण्यासाठी API प्रदान करते.
योग्यरित्या अंमलात आणलेले RAG नाटकीयरित्या भ्रम कमी करते. जेव्हा माहितीची कमतरता असते किंवा सामान्य इंटरनेट डेटावर जास्त प्रशिक्षण दिले जाते तेव्हा अंदाज लावण्याऐवजी, मॉडेल उच्च-गुणवत्तेच्या, डोमेन-विशिष्ट स्निपेटकडे वळवले जाते. पुस्तक "तुमच्या दस्तऐवजीकरणासह चॅट करा" आणि "तुमच्या दस्तऐवजांवर प्रश्नोत्तरे" वापर प्रकरणांमधून जाते जे हे पॅटर्न एंड टू एंड दर्शवितात.
द्वारे QuestionAnswerAdvisor आणि ChatClient, तुम्ही संपूर्ण RAG प्रवाह स्पष्टपणे चालवू शकता किंवा सल्लागाराला तुमच्यासाठी एम्बेडिंग, पुनर्प्राप्ती आणि संदर्भ इंजेक्शनचे आयोजन करू देऊ शकता. हे तुम्हाला लवचिकता देते: जलद हालचाल करण्याच्या सोप्या दृष्टिकोनाने सुरुवात करा, नंतर जेव्हा तुम्हाला कस्टम वर्तन किंवा सखोल ऑप्टिमायझेशनची आवश्यकता असेल तेव्हा एक पातळी खाली करा.
स्प्रिंग एआय स्ट्रीमिंग प्रतिसादांना समर्थन देत असल्याने, ती दस्तऐवज-जागरूक उत्तरे जनरेट होताना UI वर परत स्ट्रीम केली जाऊ शकतात. हे रिअल टाइममध्ये मानवी टायपिंगची नक्कल करते आणि वापरकर्त्यांना चांगला अनुभव प्रदान करते, विशेषतः जेव्हा उत्तरे लांब असतात किंवा मॉडेल लेटन्सी जास्त असते.
मानववंशीय संशोधनाने प्रेरित अभिजात नमुने
स्प्रिंग एआय प्रभावी एलएलएम एजंट्स तयार करण्यावरील अँथ्रोपिकच्या संशोधनातून प्रेरित एजंटिक पॅटर्नचा एक संच देखील लागू करते. जड, अपारदर्शक एजंट फ्रेमवर्कपेक्षा साधेपणा आणि संयोजिततेवर भर दिला जातो, जे देखभाल करण्यायोग्य, चाचणी करण्यायोग्य प्रणालींसाठी एंटरप्राइझ आवश्यकतांनुसार चांगले जुळते.
पहिला पॅटर्न, चेन वर्कफ्लो, मोठ्या कामांना लहान, क्रमबद्ध पायऱ्यांच्या मालिकेत विभाजित करतो. प्रत्येक पायरी स्वतःचा प्रॉम्प्ट वापरते, मागील पायरीचे आउटपुट वापरते आणि परिष्कृत इंटरमीडिएट परिणाम देते. स्प्रिंग एआय मध्ये, हे सिस्टम प्रॉम्प्टवर पुनरावृत्ती करणे आणि इनव्होकिंगसारखे दिसते. ChatClient वारंवार, पुढील इनपुटचा भाग म्हणून मागील प्रतिसाद पास करणे, एक स्पष्ट आणि विस्तारनीय पाइपलाइन तयार करणे.
समांतरीकरण कार्यप्रवाह म्हणजे एकाच वेळी अनेक LLM कॉल चालवणे आणि त्यांचे आउटपुट एकत्रित करणे. तुम्ही ते "सेक्शनिंग" (काम स्वतंत्र भागांमध्ये विभागणे) किंवा "मतदान" (एकाच प्रॉम्प्टवर अनेक मॉडेल रन करून आणि नंतर निकाल एकत्र करून) यासाठी वापरू शकता. उदाहरणार्थ, तुम्ही मॉडेलला ग्राहक, कर्मचारी, गुंतवणूकदार आणि पुरवठादारांवर बाजारातील बदलांचा समांतरपणे होणारा परिणाम विश्लेषित करण्यास सांगू शकता, नंतर त्या अंतर्दृष्टी एकत्र करू शकता.
राउटिंग वर्कफ्लोमध्ये इंटेलिजेंट डिस्पॅचिंगचा समावेश आहे. एलएलएम प्रथम इनपुटचे वर्गीकरण करतो आणि कोणत्या विशेष प्रॉम्प्ट किंवा हँडलरने त्यावर प्रक्रिया करावी हे ठरवतो: बिलिंग प्रश्न एका तज्ञ प्रॉम्प्टकडे जातात, तांत्रिक समस्या दुसऱ्याकडे जातात, सामान्य प्रश्न सामान्य मदतनीसाकडे जातात. स्प्रिंग एआयचा राउटिंग वर्कफ्लो या तर्काला एकत्र जोडतो ChatClient आणि रस्त्यांचा नकाशा.
ऑर्केस्ट्रेटर-वर्कर्स हा एक अधिक प्रगत पॅटर्न आहे जो अजूनही अनियंत्रित स्वायत्तता टाळतो. एक केंद्रीय "ऑर्केस्ट्रेटर" मॉडेल एका जटिल कार्याचे उपकार्यांमध्ये विघटन करते, नंतर विशेष कामगार त्या उपकार्यांना समांतरपणे हाताळतात. कामगार पूर्ण झाल्यानंतर, त्यांचे आउटपुट अंतिम निकालात विलीन केले जातात. स्प्रिंग एआय जबाबदाऱ्या स्पष्ट आणि अंदाजे ठेवत या पॅटर्नची अंमलबजावणी करण्यासाठी बिल्डिंग ब्लॉक्स प्रदान करते.
शेवटी, मूल्यांकनकर्ता-ऑप्टिमायझर पॅटर्न दोन सहकारी मॉडेल्स वापरतो. एक मॉडेल उपाय सुचविणाऱ्या जनरेटर म्हणून काम करते, तर दुसरे मॉडेल समीक्षक किंवा समीक्षकासारखे वागते, स्पष्ट निकषांनुसार उपाय तपासते आणि सुधारणांना फीडबॅक देते. मूल्यांकनकर्त्याचे समाधान होईपर्यंत हे चक्र चालू राहते, समाधानाच्या उत्क्रांतीच्या मागसह एक परिष्कृत प्रतिसाद तयार करते.
सर्वोत्तम पद्धती, विश्वासार्हता आणि भविष्यातील उत्क्रांती
स्प्रिंग एआय मधील नमुने आणि वैशिष्ट्ये स्पष्ट सर्वोत्तम पद्धतींसह आहेत जी अँथ्रोपिकच्या संशोधनातून आणि स्प्रिंग इकोसिस्टमच्या उत्पादन अनुभवातून उदयास येतात. सामान्य सल्ला असा आहे की शक्यतो काम करू शकणाऱ्या सर्वात सोप्या वर्कफ्लोपासून सुरुवात करा, नंतर जेव्हा ते स्पष्टपणे मूल्य जोडते तेव्हाच जटिलतेचे स्तरीकरण करा.
कोणत्याही एलएलएम-सक्षम प्रणालीमध्ये विश्वासार्हता ही प्रथम श्रेणीची चिंता असली पाहिजे. याचा अर्थ असा की शक्य असेल तिथे टाइप-सेफ स्ट्रक्चर्ड आउटपुट वापरणे, प्रतिसादांची पडताळणी करणे, मजबूत एरर हँडलिंग आणि रीट्रीज जोडणे आणि मेट्रिक्स आणि लॉगसह तुमच्या पाइपलाइन्सना इन्स्ट्रुमेंट करणे. जेव्हा काहीतरी चूक होते, तेव्हा तुम्हाला त्याचे कारण समजले पाहिजे आणि ते लवकर दुरुस्त करता आले पाहिजे.
विकसकांना अचूकता विरुद्ध विलंब यांच्यातील तडजोड काळजीपूर्वक तोलण्यास प्रोत्साहित केले जाते. अनेक पायऱ्या साखळीत बांधल्याने किंवा मूल्यांकनकर्ता लूप जोडल्याने गुणवत्ता लक्षणीयरीत्या सुधारू शकते परंतु प्रतिसाद वेळ आणि टोकन वापर देखील वाढेल. समांतरीकरण गती परत मिळविण्यात मदत करू शकते, परंतु केवळ तेव्हाच जेव्हा कार्ये खरोखर स्वतंत्र असतील.
स्प्रिंग एआय इकोसिस्टममधील भविष्यातील काम पॅटर्न कंपोझिशन, प्रगत मेमरी स्ट्रॅटेजीज आणि टूल इंटिग्रेशनच्या आसपास क्षमता वाढवेल. चेनिंग, राउटिंग आणि इव्हॅल्युएटर लूपसारखे अनेक पॅटर्न तयार केल्याने तुम्हाला असे अत्याधुनिक एजंट तयार करता येतात जे अजूनही समजण्यासारखे राहतात. प्रगत मेमरी व्यवस्थापन सतत संदर्भ, कार्यक्षम संदर्भ विंडो आणि दीर्घकालीन ज्ञान धारणा एक्सप्लोर करते.
टूल्स आणि मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) एकत्रीकरण हे आणखी एक सक्रिय क्षेत्र आहे. बाह्य साधनांसाठी मानकीकृत इंटरफेस आणि मॉडेल संदर्भासाठी समृद्ध प्रोटोकॉलमुळे एजंट तुमच्या सेवा, API आणि डेटा स्रोतांमध्ये सुरक्षितपणे आणि लवचिकपणे पोहोचू शकतात, हे सर्व तुमच्या प्रशासन आणि निरीक्षणक्षमता स्टॅक अंतर्गत आहे.
विस्तृत प्लॅटफॉर्ममध्ये एआयचा उदय: तंजू जेन एआय सोल्युशन्स
व्हीएमवेअरच्या टांझू स्टॅकवर उभारणी करणाऱ्या संस्थांसाठी, स्प्रिंग एआय देखील टांझू जेन एआय सोल्युशन्सला आधार देते. स्प्रिंग एआय द्वारे समर्थित, तंझू एआय सर्व्हर, तंझू प्लॅटफॉर्मवर एंटरप्राइझ-ग्रेड सुरक्षा, प्रशासन आणि स्केलेबिलिटीसह तंझू प्लॅटफॉर्मवर एआय अनुप्रयोग तैनात करण्यासाठी उत्पादन-तयार वातावरण प्रदान करते.
हे एकत्रीकरण एकात्मिक इंटरफेसद्वारे Amazon Bedrock Nova सारख्या मॉडेल्सना प्रवेश सुलभ करते. प्रत्येक टीम स्वतःचे मॉडेल कनेक्शन वायरिंग करण्याऐवजी, प्लॅटफॉर्म अॅक्सेस, सुरक्षा धोरणे आणि ऑपरेशनल टूलिंगचे मानकीकरण करते. स्प्रिंग एआय मॉडेल पोर्टेबिलिटी हाताळते, तर तंझू आधुनिक कुबर्नेट्स प्लॅटफॉर्मकडून तुम्हाला अपेक्षित असलेली मजबूत पायाभूत सुविधा, ऑटोस्केलिंग आणि निरीक्षणक्षमता प्रदान करते.
स्प्रिंग एआय अॅप्लिकेशन-लेव्हल अॅबस्ट्रॅक्शनसाठी जबाबदार असल्याने, संघ त्यांचे व्यवसाय तर्क पुन्हा न लिहिता प्रदात्यांमध्ये बदलू शकतात किंवा नवीन मॉडेल्स स्वीकारू शकतात. वेगाने बदलणाऱ्या एआय लँडस्केपमध्ये, जिथे नवीन मॉडेल्स वारंवार दिसतात आणि किंमती किंवा क्षमता वेगाने बदलू शकतात, तिथे ही अनुकूलता महत्त्वाची आहे.
तंजू जेन एआय सोल्युशन्समधील सुरक्षा आणि प्रशासन वैशिष्ट्ये या एआय अॅप्लिकेशन्सना इतर मायक्रोसर्व्हिसेससाठी वापरल्या जाणाऱ्या त्याच एंटरप्राइझ कंट्रोल्समध्ये गुंडाळतात. धोरणे, प्रवेश नियंत्रण, ऑडिट ट्रेल्स आणि अनुपालन साधने नैसर्गिकरित्या एलएलएम वर्कलोड्सपर्यंत विस्तारतात, ज्यामुळे संवेदनशील किंवा नियंत्रित वापर प्रकरणे चालवणे अधिक व्यवहार्य बनते.
हे सर्व स्तर - फ्रेमवर्क, बुक, पॅटर्न आणि प्लॅटफॉर्म - एकाच ध्येयाकडे एकत्र येतात: स्प्रिंग डेव्हलपर्सना विश्वासार्हता किंवा नियंत्रणाचा त्याग न करता थेट जावा अॅप्लिकेशन्समध्ये व्हर्च्युअल असिस्टंट्स, स्मार्ट सर्च, टेक्स्ट सारांश आणि शिफारसी यासारख्या उच्च-मूल्यवान एआय वैशिष्ट्ये जोडण्यास सक्षम करणे. स्प्रिंग एआय इन अॅक्शन हा तुमचा व्यावहारिक मार्गदर्शक आणि स्प्रिंग एआय हा तुमचा अभियांत्रिकी कणा असल्याने, तुम्ही स्प्रिंग इकोसिस्टममध्ये राहून प्रयोगांपासून मजबूत एआय-संचालित सेवांकडे जाऊ शकता.
