Об этом проекте

AI Fabric Framework — это слой включения и оркестрации ИИ с открытым исходным кодом для приложений на Java 21 и Spring Boot 4.1.x, опубликованный в Maven Central под лицензией Apache 2.0. Вместо замены собственного доменного состояния, идентичности и авторизации приложения он добавляет слой ИИ-возможностей вокруг этих границ — LLM может рассуждать и предлагать, в то время как доверенный код приложения решает, что ей разрешено видеть и изменять. Основные возможности: - Семантический поиск по данным приложения через индексацию сущностей на основе аннотаций с синхронизированными векторными доказательствами - RAG на основе доказательств с контекстом извлечения и структурированными результатами оркестрации - Управляемые действия приложения с типизированным обнаружением, извлечением параметров и потоками подтверждения - Память диалога с недавними ходами, закреплёнными целями и ожидающими подтверждениями - Обнаружение PII и санитизация доказательств для безопасного с точки зрения приватности извлечения - Поведенческая аналитика на основе сигналов от событий - Мультитенантный, ролевой поиск через хуки политик доступа и векторные провайдеры с фильтрацией метаданных - Синхронизация создания/обновления/удаления сущностей в реальном времени с векторными хранилищами - Загрузка документов (текст/JSON) и бэкфилл/миграция существующих данных - Ограниченное, версионированное выполнение ИИ-специалистов с опциональными цепочками нескольких специалистов - Абстракция провайдеров с поддержкой OpenAI и локальных ONNX-эмбеддингов - Поддержка векторных хранилищ Lucene, in-memory, Pinecone, Qdrant, Weaviate и Milvus - Кураторские наборы промптов для сценариев по умолчанию, коммерции и поддержки Фреймворк модульный — приложения импортируют только нужные модули через BOM. Он поставляется с реальными демо-приложениями Spring Boot (не макетированными UI), охватывающими коммерческий RAG, разрешение аккаунтов, поведенческие сигналы, защиту тенантов, экранирование приватности и синхронизацию данных в реальном времени. Тесты многоуровневые: детерминированные модульные и контрактные тесты выполняются без ключей провайдеров; профили smoke-тестирования проверяют поведение упакованного рантайма; наборы Docker/Testcontainers подтверждают границы инфраструктуры; наборы с ключами проверяют реальные интеграции LLM и векторных хранилищ. Проект предоставляет руководства по началу работы, интерактивный курс, документацию по архитектуре, контекстные пакеты для ассистентов программирования и чек-листы для продакшена. Текущий релиз — 0.8.7, на линии 0.x с задокументированными инструкциями по миграции между версиями.