প্রকল্প সম্পর্কে

স্প্রিং এআই হলো স্প্রিং ইকোসিস্টেমের একটি ওপেন-সোর্স অ্যাপ্লিকেশন ফ্রেমওয়ার্ক, যা AI অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্টে স্প্রিং-এর ডিজাইন নীতি—পোর্টেবিলিটি, মডুলারিটি এবং strongly-typed API—আনে। এর মূল উদ্দেশ্য হলো একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ, স্প্রিং-বান্ধব অ্যাবস্ট্রাকশন লেয়ারের মাধ্যমে এন্টারপ্রাইজ ডেটা এবং API-কে AI মডেলের সাথে সংযুক্ত করা। মডেল প্রোভাইডার সাপোর্টের মধ্যে রয়েছে Anthropic, OpenAI, Amazon Bedrock, Google, Ollama, Mistral AI, DeepSeek এবং অন্যান্য, যা চ্যাট, এমবেডিং, টেক্সট-টু-ইমেজ, অডিও ট্রান্সক্রিপশন, টেক্সট-টু-স্পিচ এবং মডারেশন কভার করে। একটি পোর্টেবল API সিঙ্ক্রোনাস এবং স্ট্রিমিং উভয় কলের জন্য প্রোভাইডার জুড়ে কাজ করে, যখন প্রয়োজন হলে মডেল-নির্দিষ্ট অপশনও অ্যাক্সেসযোগ্য থাকে। ভেক্টর স্টোর ইন্টিগ্রেশনও সমানভাবে বিস্তৃত, যার মধ্যে রয়েছে Amazon Bedrock Knowledge Base, Amazon S3, Apache Cassandra, Azure Vector Search, Chroma, Couchbase, Elasticsearch, GemFire, MariaDB, Milvus, MongoDB Atlas, Neo4j, OpenSearch, Oracle, PostgreSQL/PGVector, Pinecone, Qdrant, Redis, Typesense এবং Weaviate। এই স্টোরগুলির জন্য একটি পোর্টেবল API-তে একটি SQL-সদৃশ মেটাডেটা ফিল্টার API অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। মূল ক্ষমতাগুলির মধ্যে রয়েছে স্ট্রাকচার্ড আউটপুট যা মডেলের প্রতিক্রিয়াকে POJO-তে ম্যাপ করে, টুল কলিং যাতে মডেল রিয়েল-টাইম তথ্যের জন্য ক্লায়েন্ট-সাইড ফাংশন এক্সিকিউশন অনুরোধ করতে পারে, AI অপারেশন অন্তর্দৃষ্টির জন্য একটি অবজারভেবিলিটি মডিউল, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য একটি ডকুমেন্ট ইনজেকশন ETL ফ্রেমওয়ার্ক এবং AI মডেল ইভালুয়েশন ইউটিলিটি যা তৈরি সামগ্রী মূল্যায়ন এবং হ্যালুসিনেশন থেকে রক্ষা করতে সহায়তা করে। ChatClient API চ্যাট মডেলের সাথে কথা বলার জন্য একটি ফ্লুয়েন্ট, WebClient/RestClient-স্টাইল ইন্টারফেস প্রদান করে, যখন Advisors API পুনরাবৃত্তিমূলক জেনারেটিভ AI প্যাটার্নগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে এবং LLM-এ ও থেকে প্রবাহিত ডেটা রূপান্তর করে। Boot Starters এবং Java অ্যানোটেশনের মাধ্যমে প্রথম-শ্রেণীর MCP (মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল) সাপোর্ট উপলব্ধ, যার মধ্যে STDIO, SSE এবং Streamable-HTTP ট্রান্সপোর্ট রয়েছে, যা অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে MCP সার্ভার ব্যবহার করতে বা AI ইকোসিস্টেমে স্প্রিং পরিষেবা প্রকাশ করতে দেয়। চ্যাট কনভার্সেশন মেমরি প্লাগেবল পার্সিস্টেন্ট ব্যাকএন্ড (JDBC, Cassandra, MongoDB, Neo4j, Redis) সহ সমর্থিত, এবং রিট্রিভাল অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) বিল্ট-ইন। Spring Boot Auto Configuration এবং Starters সমস্ত সমর্থিত মডেল এবং ভেক্টর স্টোর কভার করে এবং start.spring.io-এর মাধ্যমে প্রজেক্ট স্ক্যাফোল্ড করা যায়। ভার্সনিং Spring Boot-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ: Spring AI 2.x Spring Boot 4.x-কে লক্ষ্য করে, যখন Spring AI 1.1.x Spring Boot 3.5.x-কে লক্ষ্য করে। প্রজেক্টটিতে রেফারেন্স ডকুমেন্টেশন, Javadoc, আপগ্রেড নোট, একটি উদাহরণ রিপোজিটরি এবং স্প্রিং-ভিত্তিক AI ইন্টিগ্রেশন তৈরির জন্য একটি কমিউনিটি সংস্থা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। সোর্স থেকে বিল্ড করা ঐচ্ছিক এবং লোকাল Maven রিপোজিটরিতে আর্টিফ্যাক্ট প্রকাশ করতে `./mvnw clean install` দিয়ে করা যেতে পারে।