À propos du projet

AI Fabric Framework est une couche open source d'activation et d'orchestration de l'IA pour les applications Java 21 et Spring Boot 4.1.x, publiée sur Maven Central sous licence Apache 2.0. Plutôt que de remplacer l'état du domaine, l'identité et l'autorisation détenus par l'application, il ajoute une couche de capacités d'IA autour de ces frontières : le LLM peut raisonner et proposer, tandis que le code applicatif de confiance décide de ce qu'il peut voir et modifier. Les capacités principales incluent : - Recherche sémantique sur les données applicatives via l'indexation d'entités pilotée par annotations avec preuves vectorielles synchronisées - RAG fondé sur des preuves avec contexte de récupération et résultats d'orchestration structurés - Actions applicatives gouvernées avec découverte typée, extraction de paramètres et flux de confirmation - Mémoire de conversation avec tours récents, cibles épinglées et confirmations en attente - Détection des données personnelles et preuves assainies pour une récupération respectueuse de la vie privée - Intelligence comportementale à partir de signaux adossés à des événements - Récupération sécurisée par locataire et sensible aux rôles via des hooks de politique d'accès et des fournisseurs vectoriels à filtrage par métadonnées - Synchronisation en direct des créations/mises à jour/suppressions d'entités vers les magasins vectoriels - Ingestion de documents (texte/JSON) et rétro-remplissage/migration des données existantes - Exécution bornée et versionnée de spécialistes IA avec chaînes multi-spécialistes optionnelles - Abstraction de fournisseurs prenant en charge OpenAI et les embeddings ONNX locaux - Prise en charge des magasins vectoriels Lucene, en mémoire, Pinecone, Qdrant, Weaviate et Milvus - Ensembles de prompts organisés pour les scénarios par défaut, commerce et support Le framework est modulaire : les applications n'importent que les modules nécessaires via un BOM. Il est livré avec de véritables applications de démonstration Spring Boot (et non des interfaces simulées) couvrant le RAG commercial, la résolution de comptes, les signaux comportementaux, la protection par locataire, le bouclier de confidentialité et la synchronisation de données en direct. Les tests sont organisés en couches : les tests unitaires et de contrat déterministes s'exécutent sans clés de fournisseur ; les profils de smoke test vérifient le comportement d'exécution empaqueté ; les suites Docker/Testcontainers prouvent les frontières d'infrastructure ; les suites avec clés exercent les intégrations réelles de LLM et de vecteurs. Le projet fournit des guides de démarrage, un cours interactif, une documentation d'architecture, des packs de contexte pour assistants de codage et des listes de contrôle de production. La version actuelle est 0.8.7, sur une ligne 0.x avec des conseils de migration documentés entre les versions.