spring-ai

Spring AIは、Springエコシステムのオープンソースアプリケーションフレームワークで、Springの設計原則（移植性、モジュール性、強く型付けされたAPI）をAIアプリケーション開発にもたらします。その中核的な目的は、一貫性のあるSpringフレンドリーな抽象化レイヤーを通じて、エンタープライズデータとAPIをAIモデルに橋渡しすることです。 モデルプロバイダーのサポートは、Anthropic、OpenAI、Amazon Bedrock、Google、Ollama、Mistral AI、DeepSeekなどに及び、チャット、埋め込み、テキストから画像、音声文字起こし、テキストから音声、モデレーションをカバーしています。ポータブルなAPIは、同期およびストリーミング呼び出しの両方でプロバイダー間で動作し、モデル固有のオプションも必要に応じて利用可能です。 ベクターストア統合も同様に広範で、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、Weaviateをサポートしています。これらのストア間のポータブルなAPIには、SQLライクなメタデータフィルターAPIが含まれます。 主な機能には、モデルの応答をPOJOにマッピングする構造化出力、リアルタイム情報のためにモデルがクライアント側の関数実行を要求できるツール呼び出し、AI運用インサイトのための可観測性モジュール、データエンジニアリング用のドキュメント注入ETLフレームワーク、生成コンテンツを評価して幻覚を防ぐAIモデル評価ユーティリティが含まれます。 ChatClient APIは、チャットモデルと対話するための流暢なWebClient/RestClientスタイルのインターフェースを提供し、Advisors APIは一般的な生成AIパターンをカプセル化し、LLMとの間で流れるデータを変換します。ファーストクラスのMCP（Model Context Protocol）サポートは、Boot StartersとJavaアノテーションを介して利用でき、STDIO、SSE、Streamable-HTTPトランスポートを備え、アプリケーションがMCPサーバーを消費したり、SpringサービスをAIエコシステムに公開したりできます。 チャット会話メモリは、プラグ可能な永続バックエンド（JDBC、Cassandra、MongoDB、Neo4j、Redis）でサポートされ、検索拡張生成（RAG）が組み込まれています。Spring Boot Auto ConfigurationとStartersは、サポートされているすべてのモデルとベクターストアをカバーし、プロジェクトはstart.spring.ioでスキャフォールドできます。 バージョン管理はSpring Bootに合わせています。Spring AI 2.xはSpring Boot 4.xを対象とし、Spring AI 1.1.xはSpring Boot 3.5.xを対象としています。プロジェクトには、リファレンスドキュメント、Javadoc、アップグレードノート、サンプルリポジトリ、SpringベースのAI統合を構築するためのコミュニティ組織が含まれています。ソースからのビルドはオプションで、`./mvnw clean install`を使用してローカルのMavenリポジトリにアーティファクトを公開できます。