springboot集成springai

### 集成Spring AI与Spring Boot项目的指南

当前，官方并没有名为 "Spring AI" 的特定模块或库由Pivotal（现VMware）提供并直接集成到Spring生态系统中[^1]。然而，在构建AI驱动的应用程序时，可以采用多种方式将人工智能技术引入Spring Boot应用程序。

#### 使用第三方库和服务

为了实现机器学习模型的部署和管理，通常会借助于外部服务或是通过Java或其他编程语言中的库来加载预训练好的模型文件，并创建API端点以便其他应用调用这些功能。例如：

- **TensorFlow Serving**: 可以用来托管已经训练完成的TensorFlow模型，并对外暴露HTTP/RESTful接口供客户端请求预测结果。

- **MLflow**: MLflow是一个开源平台，用于管理和跟踪实验过程以及版本控制模型；它同样支持模型的服务化发布。

对于上述两种情况，都可以利用`RestTemplate`或者`WebClient`(Reactive风格)组件发起远程调用获取推理结果。

@Autowired
private RestTemplate restTemplate;

@GetMapping("/predict")
public ResponseEntity<String> predict(@RequestParam String input){
    final String uri = "http://localhost:9000/predict";
    
    Map<String, Object> params = new HashMap<>();
    params.put("input", input);

    ResponseEntity<String> response =
        restTemplate.getForEntity(uri, String.class, params);
        
    return response;
}

另外一种常见的做法是在本地环境中运行Python脚本执行具体的算法计算工作，再把得到的结果返回给Java层处理。这可以通过命令行工具或者其他进程间通信机制达成目的。

#### 自定义starter简化集成流程

如果计划频繁地在多个项目之间重复使用某些AI特性，则考虑编写自定义Starter可能是明智的选择之一。这样做的好处是可以封装好所有必要的依赖关系及其配置项，使得开发者只需简单声明即可快速启用所需能力。

需要注意的是，尽管这里提到的方法能够帮助实现在Spring Boot里边加入AI元素的目标，但这并不意味着存在所谓的“Spring AI”。随着社区的发展和技术的进步，未来或许会有更加紧密耦合的产品出现。