منصوبے کے بارے میں

Spring AI ایک اوپن سورس ایپلیکیشن فریم ورک ہے جو Spring ایکو سسٹم سے تعلق رکھتا ہے اور Spring کے ڈیزائن اصولوں—پورٹیبلٹی، ماڈیولریٹی، اور مضبوط ٹائپ شدہ APIs—کو AI ایپلیکیشن ڈیولپمنٹ میں لاتا ہے۔ اس کا بنیادی مقصد انٹرپرائز ڈیٹا اور APIs کو AI ماڈلز کے ساتھ ایک مستقل، Spring-دوستانہ تجریدی پرت کے ذریعے جوڑنا ہے۔ ماڈل فراہم کنندگان کی حمایت میں Anthropic، OpenAI، Amazon Bedrock، Google، Ollama، Mistral AI، DeepSeek اور دیگر شامل ہیں، جو چیٹ، ایمبیڈنگز، ٹیکسٹ ٹو امیج، آڈیو ٹرانسکرپشن، ٹیکسٹ ٹو اسپیچ، اور موڈریشن کا احاطہ کرتے ہیں۔ ایک پورٹیبل API ہم وقت ساز اور اسٹریمنگ دونوں کالز کے لیے فراہم کنندگان کے درمیان کام کرتا ہے، جبکہ ماڈل مخصوص اختیارات ضرورت پڑنے پر قابل رسائی رہتے ہیں۔ ویکٹر اسٹور انٹیگریشن بھی اتنا ہی وسیع ہے، جس میں 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، اور Weaviate کے لیے حمایت شامل ہے۔ ان اسٹورز کے لیے ایک پورٹیبل API میں SQL جیسا میٹا ڈیٹا فلٹر API شامل ہے۔ کلیدی صلاحیتوں میں Structured Outputs شامل ہیں جو ماڈل کے جوابات کو POJOs میں نقش کرتے ہیں، Tool Calling تاکہ ماڈلز ریئل ٹائم معلومات کے لیے کلائنٹ سائیڈ فنکشن ایگزیکیوشن کی درخواست کر سکیں، AI آپریشنز کی بصیرت کے لیے ایک Observability ماڈیول، ڈیٹا انجینئرنگ کے لیے ایک دستاویز انجیکشن ETL فریم ورک، اور AI ماڈل ایویلیوایشن یوٹیلیٹیز جو تیار کردہ مواد کا جائزہ لیتی ہیں اور ہیلوسینیشن سے بچاتی ہیں۔ ChatClient API چیٹ ماڈلز سے بات کرنے کے لیے ایک روانی، WebClient/RestClient طرز کا انٹرفیس فراہم کرتا ہے، جبکہ Advisors API بار بار آنے والے جنریٹو AI پیٹرنز کو سمیٹتا ہے اور LLMs کے درمیان بہنے والے ڈیٹا کو تبدیل کرتا ہے۔ فرسٹ کلاس MCP (ماڈل کنٹیکسٹ پروٹوکول) سپورٹ Boot Starters اور Java اینوٹیشنز کے ذریعے دستیاب ہے، جس میں STDIO، SSE، اور Streamable-HTTP ٹرانسپورٹ شامل ہیں، تاکہ ایپلیکیشنز MCP سرورز استعمال کر سکیں یا Spring سروسز کو AI ایکو سسٹم میں ظاہر کر سکیں۔ چیٹ کنورسیشن میموری پلگ ایبل مستقل بیک اینڈز (JDBC، Cassandra، MongoDB، Neo4j، Redis) کے ساتھ سپورٹ کی جاتی ہے، اور Retrieval Augmented Generation (RAG) بلٹ ان ہے۔ Spring Boot Auto Configuration اور Starters تمام معاون ماڈلز اور ویکٹر اسٹورز کا احاطہ کرتے ہیں، اور پروجیکٹس start.spring.io کے ذریعے ترتیب دیے جا سکتے ہیں۔ ورژننگ Spring Boot کے ساتھ ہم آہنگ ہے: Spring AI 2.x Spring Boot 4.x کو ٹارگٹ کرتا ہے، جبکہ Spring AI 1.1.x Spring Boot 3.5.x کو ٹارگٹ کرتا ہے۔ پروجیکٹ میں حوالہ دستاویزات، Javadoc، اپ گریڈ نوٹس، ایک مثالیں ریپوزٹری، اور Spring پر مبنی AI انٹیگریشنز بنانے کے لیے ایک کمیونٹی آرگنائزیشن شامل ہے۔ سورس سے تعمیر اختیاری ہے اور اسے `./mvnw clean install` کے ساتھ کیا جا سکتا ہے تاکہ آرٹیفیکٹس کو مقامی Maven ریپوزٹری میں شائع کیا جا سکے۔