OpenAI Embeddings
Spring AI 支持 OpenAI 的文本嵌入模型。OpenAI 的文本嵌入衡量了文本字符串之间的相关性。嵌入是一个浮点数向量(列表)。两个向量之间的距离衡量了它们的相关性。距离小表明相关性高,距离大表明相关性低。
Prerequisites
你需要使用 OpenAI 创建一个 API,以访问 OpenAI 词嵌入模型。
在 ` OpenAI signup page` 创建一个帐户并在 ` API Keys page` 上生成令牌。Spring AI 项目定义了一个名为 spring.ai.openai.api-key
的配置属性,您应该将其设置为从 openai.com 获得的 API Key
的值。导出环境变量是设置该配置属性的一种方法:
export SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=<INSERT KEY HERE>
Add Repositories and BOM
Spring AI 工件发布在 Spring Milestone 和 Snapshot 存储库中。有关将这些存储库添加到你的构建系统的说明,请参阅 Repositories 部分。
为了帮助进行依赖项管理,Spring AI 提供了一个 BOM(物料清单)以确保在整个项目中使用一致版本的 Spring AI。有关将 Spring AI BOM 添加到你的构建系统的说明,请参阅 Dependency Management 部分。
Auto-configuration
Spring AI 为 Azure OpenAI 嵌入客户端提供了 Spring Boot 自动配置。要启用它,请将以下依赖项添加到项目的 Maven pom.xml
文件:
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
或添加到 Gradle build.gradle
构建文件中。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai-spring-boot-starter'
}
|
Embedding Properties
Retry Properties
spring.ai.retry
前缀用作允许你为 OpenAI 词嵌入客户端配置重试机制的属性前缀。
Property | Description | Default |
---|---|---|
spring.ai.retry.max-attempts |
最大重试次数。 |
10 |
spring.ai.retry.backoff.initial-interval |
指数退避策略的初始休眠持续时间。 |
2 sec. |
spring.ai.retry.backoff.multiplier |
Backoff interval multiplier. |
5 |
spring.ai.retry.backoff.max-interval |
Maximum backoff duration. |
3 min. |
spring.ai.retry.on-client-errors |
如果为 false,则抛出 NonTransientAiException,并且不尝试针对 |
false |
spring.ai.retry.exclude-on-http-codes |
不应触发重试的 HTTP 状态代码列表(例如,抛出 NonTransientAiException)。 |
empty |
Connection Properties
spring.ai.openai
前缀用作可让你连接到 Open AI 的属性前缀。
Property | Description | Default |
---|---|---|
spring.ai.openai.base-url |
连接到的 URL |
[role="bare"]https://api.openai.com |
spring.ai.openai.api-key |
The API Key |
- |
Configuration Properties
spring.ai.openai.embedding
前缀是为 OpenAI 配置 EmbeddingClient
实现的属性前缀。
Property | Description | Default |
---|---|---|
spring.ai.openai.embedding.enabled |
Enable OpenAI embedding client. |
true |
spring.ai.openai.embedding.base-url |
可选地覆盖 spring.ai.openai.base-url 来提供特定于嵌入的 URL |
- |
spring.ai.openai.embedding.api-key |
可选地覆盖 spring.ai.openai.api-key 来提供特定于嵌入的 API 密钥 |
- |
spring.ai.openai.embedding.metadata-mode |
Document content extraction mode. |
EMBED |
spring.ai.openai.embedding.options.model |
The model to use |
text-embedding-ada-002(其他选项:text-embedding-3-large、text-embedding-3-small) |
spring.ai.openai.embedding.options.encodingFormat |
返回嵌入的格式。可以是浮点或 base64。 |
- |
spring.ai.openai.embedding.options.user |
一个表示最终用户的独特标识符,可帮助 OpenAI 监控和检测滥用。 |
- |
您可以覆盖 |
所有前缀为 |
Embedding Options
OpenAiEmbeddingOptions.java 提供 OpenAI 配置,例如使用该模型等。
还可以使用 spring.ai.openai.embedding.options
属性配置默认选项。
在启动时使用 OpenAiEmbeddingClient
构造函数来设置所有词嵌入请求使用的默认选项。在运行时,你可以使用 OpenAiEmbeddingOptions
实例作为 EmbeddingRequest
的一部分来覆盖默认选项。
例如,要覆盖特定请求的默认模型名称:
EmbeddingResponse embeddingResponse = embeddingClient.call(
new EmbeddingRequest(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"),
OpenAiEmbeddingOptions.builder()
.withModel("Different-Embedding-Model-Deployment-Name")
.build()));
Sample Controller (Auto-configuration)
这将创建一个 EmbeddingClient
实现,你可以将其注入到你的类中。这里有一个简单的 @Controller
类的示例,它使用 EmbeddingClient
实现。
spring.ai.openai.api-key=YOUR_API_KEY
spring.ai.openai.embedding.options.model=text-embedding-ada-002
@RestController
public class EmbeddingController {
private final EmbeddingClient embeddingClient;
@Autowired
public EmbeddingController(EmbeddingClient embeddingClient) {
this.embeddingClient = embeddingClient;
}
@GetMapping("/ai/embedding")
public Map embed(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
EmbeddingResponse embeddingResponse = this.embeddingClient.embedForResponse(List.of(message));
return Map.of("embedding", embeddingResponse);
}
}
Manual Configuration
如果你不使用 Spring Boot,则可以手动配置 OpenAI 词嵌入客户端。为此,将 spring-ai-openai
依赖项添加到项目的 Maven pom.xml
文件:
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai</artifactId>
</dependency>
或添加到 Gradle build.gradle
构建文件中。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai'
}
|
|
接下来,创建一个 OpenAiEmbeddingClient
实例,并使用它来计算两个输入文本之间的相似性:
var openAiApi = new OpenAiApi(System.getenv("OPENAI_API_KEY"));
var embeddingClient = new OpenAiEmbeddingClient(openAiApi)
.withDefaultOptions(OpenAiChatOptions.build()
.withModel("text-embedding-ada-002")
.withUser("user-6")
.build());
EmbeddingResponse embeddingResponse = embeddingClient
.embedForResponse(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"));
OpenAiEmbeddingOptions
为词嵌入请求提供配置信息。选项类提供一个 builder()
以便轻松创建选项。