- يوفر Spring AI إمكانيات الذكاء الاصطناعي المحمولة والمنظمة والقابلة للملاحظة إلى Spring Boot، حيث يقوم بتجريد موفري LLM والمتجهات الرئيسيين خلف واجهة برمجة تطبيقات Java متسقة.
- يقدم كتاب "Spring AI in Action" إرشادات لمطوري Spring بدءًا من المطالبات البسيطة وحتى RAG المتقدمة، والوكلاء، والأدوات، والكلام، والمراقبة من خلال أنماط عملية قائمة على الأمثلة.
- تتيح الميزات الموجهة للمؤسسات مثل المستشارين، والذاكرة الحوارية، وتقييم النموذج، وتكامل Tanzu Gen AI إمكانية بناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة وعالية الجودة على JVM.
أصبح كتاب Spring AI in Action مرجعًا أساسيًا لمطوري Java و Spring Boot الذين يرغبون في إدخال الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديث في مشاريعهم اليومية دون التخلي عن مجموعة أدوات JVM. بدلاً من إجبارك على استخدام أنظمة بايثون أو أدوات غامضة، يعمل الكتاب والإطار جنبًا إلى جنب حتى تتمكن من مواصلة البرمجة بلغة جافا أو كوتلين مع الاستمرار في دمج نماذج اللغة الكبيرة القوية (LLMs) والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) والوكلاء والأدوات والميزات متعددة الوسائط.
ما يجعل هذا النظام البيئي جذابًا للغاية هو الجمع بين إطار عمل جاهز للإنتاج (Spring AI) ودليل عملي للغاية قائم على الأمثلة (Spring AI in Action بواسطة كريج وول). يوضحون معًا كيفية ربط نماذج الذكاء الاصطناعي وقواعد البيانات المتجهة والذاكرة التفاعلية وأدوات التقييم في تطبيقات Spring Boot المألوفة باستخدام POJOs بسيطة والتكوين التلقائي وواجهة برمجة تطبيقات نظيفة وقابلة للنقل تخفي الكثير من التعقيد الخاص بالمزود.
ما هو Spring AI ولماذا هو مهم لمطوري جافا؟
Spring AI هو إطار عمل للتطبيقات مصمم لجلب مبادئ Spring الكلاسيكية - قابلية النقل، والهندسة المعمارية المعيارية، والتصميم الذي يركز على POJO - إلى عالم هندسة الذكاء الاصطناعي. يركز Spring AI في جوهره على حل أصعب مشكلة عملية في مجال الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: ربط مؤسستك البيانات و واجهات برمجة التطبيقات مع الحديث نماذج الذكاء الاصطناعى بطريقة قابلة للصيانة والملاحظة وسهلة التطوير بمرور الوقت.
بدلاً من حصرك في مورد واحد لإدارة دورة حياة القانون، يقوم Spring AI بتجريد معظم مقدمي الخدمات الكبار. يمكنك التحدث إلى نماذج من OpenAI مباشرةً بعد إخراجها من العلبة. أزور أوبن إيه آيتُقدّم خدمات Ollama نماذج من Anthropic وAmazon Bedrock وGoogle وMistralAI، وحتى نماذج محلية. يدعم نموذج البرمجة نفسه الاستجابات المتزامنة والمتدفقة، مع الاحتفاظ بإمكانية الوصول إلى الميزات الخاصة بكل مزود عند الحاجة إليها.
ومن الركائز الأساسية الأخرى لـ Spring AI دعمها القوي للمخرجات المنظمة. بدلاً من تحليل النصوص الخام يدويًا، يمكنك ربط استجابات النموذج مباشرةً بفئات وسجلات جافا، مما يحوّل اللغة الطبيعية غير المنظمة إلى كائنات جافا بسيطة وواضحة. يُعدّ هذا أمرًا بالغ الأهمية عند بناء وكلاء أو أدوات أو سير عمل تتطلب تحليل بيانات متوقعة بدلاً من النصوص غير المنظمة.
كما يتكامل Spring AI بشكل عميق مع قواعد بيانات المتجهات بحيث يمكنك تنفيذ توليد معزز للاسترجاع دون إعادة اختراع العجلة. يدعم هذا النظام مزودي خدمات مثل Apache Cassandra وAzure Vector Search وChroma وMilvus وMongoDB Atlas وNeo4j. تكامل أوراكليدعم PostgreSQL مع PGVector وPinecone وQdrant وRedis وWeaviate. تتيح لك واجهة برمجة تطبيقات Vector Store المحمولة ولغة تصفية البيانات الوصفية الشبيهة بلغة SQL تغيير قواعد بيانات Vector الخلفية بأقل قدر من التغييرات البرمجية.
بالإضافة إلى كل ذلك، يأتي Spring AI مزودًا بأدوات للمراقبة، وخطوط أنابيب استيعاب المستندات، وتقييم النماذج، وأنماط الذكاء الاصطناعي التوليدي. ستحصل على طلاقة ChatClient على غرار WebClient/RestClient، مستشارون لأنماط الذكاء الاصطناعي الشائعة مثل RAG والذاكرة الحوارية، والتكوين التلقائي باستخدام Spring Boot starters، وأدوات لمراقبة استخدام الرموز المميزة واكتشاف الهلوسة.
نظرة من الداخل على "الذكاء الاصطناعي الربيعي في العمل": من "مرحباً بالعالم الذكاء الاصطناعي" إلى الوكلاء الكاملين
كتاب "Spring AI in Action" من تأليف كريج وول هو دليل عملي وتطبيقي يوضح لك كيفية استخدام جميع إمكانيات Spring AI هذه في تطبيقات حقيقية. الكتاب موجه بشكل مباشر لمطوري Spring ويفترض أنك تعرف Spring Boot بالفعل، ولكنه لا يتطلب خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي التوليدي؛ لست مضطرًا لأن تكون عالم بيانات أو "خبير ذكاء اصطناعي" لمتابعة الكتاب.
تبدأ الرحلة في الكتاب بمثال بسيط "مرحباً بعالم الذكاء الاصطناعي" ثم تقدم تدريجياً تقنيات أكثر تقدماً كلما شعرت بالراحة. تبدأ بربط استدعاء LLM أساسي داخل تطبيق Spring Boot، ثم تنتقل إلى إنشاء ملخصات نصية، وبناء مساعدين يعملون داخل خدمات الويب أو الخدمات الخلفية الحالية، وتشكيل المطالبات بحيث تكون الاستجابات أكثر فائدة وقابلية للتنبؤ.
مع تقدمك في التعلم، يتعمق المحتوى في أنظمة RAG، ومخازن المتجهات، والسيناريوهات متعددة الوسائط حيث تعمل النماذج مع كل من النصوص والصور. ستتعلم كيفية طرح أسئلة حول المستندات الخاصة التي لم يتم تدريب النموذج عليها مطلقًا، وكيفية تحويل الصور إلى نص والعكس صحيح، وكيفية ربط إجابات LLM ببياناتك الخاصة حتى تتوقف عن الهلوسة عند مواجهة أسئلة خاصة بالمجال.
يرفع النصف الثاني من الكتاب مستوى البحث من خلال استكشاف العوامل، واستخدام الأدوات، والكلام، وإمكانية الملاحظة. هنا سترى كيفية بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم تحديد متى يتم استدعاء الأدوات أو واجهات برمجة التطبيقات، وكيفية توجيه المهام إلى مطالبات متخصصة، وكيفية تتبع ما يحدث من خلال المقاييس والآثار، وكيفية الحفاظ على أمان نظامك من خلال التقييم والضمانات المتعلقة بالمحتوى المُنشأ.
طوال الكتاب، يحافظ كريج وول على أسلوبه المميز القائم على الأمثلة، ويركز دائماً على "إنجاز الأمور" بدلاً من إغراقك في النظريات. الفصول مليئة بمقاطع عملية وسيناريوهات واقعية: روبوتات محادثة تعرف بياناتك بالفعل، ومساعدون مدمجون في سير العمل التجاري، ووكلاء يقومون بتقسيم المهام المعقدة إلى أجزاء أصغر يمكن إدارتها.
المواضيع الرئيسية وبنية الكتاب
يقدم جدول محتويات كتاب "Spring AI in Action" صورة واضحة عن نطاق ما ستقوم ببنائه. من اللبنات الأساسية إلى الأنماط المتقدمة، يركز كل فصل على مجال محدد من مجالات تكامل الذكاء الاصطناعي مع Spring:
- البدء باستخدام Spring AI: بدء تشغيل المشروع، وتكوين الموفرين، وإرسال أولى المطالبات.
- تقييم الاستجابات المُولَّدةقياس الجودة، والكشف عن المشكلات، والحماية من المحتوى منخفض الجودة أو المحتوى المزيف.
- إرسال المطالبات لإنشاء: تصميم المطالبات، واستخدام القوالب، والتحكم في سلوك النموذج.
- التحدث مع مستنداتك: تطبيق RAG حتى تتمكن نماذج التعلم الآلي من الإجابة على أسئلة حول البيانات الخاصة غير المدربة.
- تمكين الذاكرة الحوارية: الحفاظ على سياق الدردشة متعددة الأدوار باستخدام مستشاري الذاكرة في Spring AI.
- تفعيل التوليد القائم على الأدوات: السماح للنماذج باستدعاء وظائف وأدوات جانب العميل عندما تحتاج إلى بيانات جديدة أو خارجية.
- تطبيق بروتوكول سياق النموذج (MCP)إدارة سياق أكثر ثراءً وتفاعلات مع الأدوات ومصادر البيانات.
- توليد الصوت والصور: تبني القدرات متعددة الوسائط للكلام والصور.
- مراقبة عمليات الذكاء الاصطناعي: إضافة إمكانية المراقبة والرصد إلى مسارات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
- حماية الذكاء الاصطناعي التوليديتطبيق الضوابط، وفلاتر المحتوى، وآليات الحماية الأخرى.
- تطبيق أنماط الذكاء الاصطناعي التوليدي: التقاط الأنماط القابلة لإعادة الاستخدام لسير عمل الذكاء الاصطناعي.
- توظيف الوكلاء: بناء أنظمة وكلاء يمكنها تخطيط وتوجيه وتحسين العمل.
تُبرز المراجعات من الأصوات المرموقة في مجتمعات Spring و Java مدى سهولة الوصول إلى هذه المادة ومدى عمليتها. أشاد مؤلفو المقدمة والمراجعون بالكتاب لما يحتويه من شروحات واضحة وعروض توضيحية شاملة وعمق "كنز دفين" حول التقنيات الناشئة، مؤكدين أنه لا يزال متجذرًا في التطور الواقعي بدلاً من التجريد الأكاديمي.
عند شراء النسخة المطبوعة من دار نشر مانينغ، ستحصل أيضًا على كتاب إلكتروني مجاني (PDF أو ePub) بالإضافة إلى إمكانية الوصول إلى نسخة الكتاب الإلكتروني المباشر الخاصة بهم. تتضمن منصة liveBook نفسها مساعدًا يعمل بالذكاء الاصطناعي قادرًا على الإجابة على أسئلتك بلغات متعددة، حتى تتمكن من استكشاف الأمثلة والبحث في النص وتوضيح المواضيع أثناء القراءة.
الميزات الأساسية لـ Spring AI لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات
وبعيدًا عن الكتاب، يكشف إطار عمل Spring AI عن مجموعة شاملة من الميزات المصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات الجودة الإنتاجية. الأمر لا يتعلق فقط باستدعاء نظام إدارة التعلم؛ بل يتعلق ببناء أنظمة كاملة آمنة وقابلة للمراقبة والاختبار وقابلة للنقل عبر مختلف مقدمي الخدمات والبيئات.
وينطبق نفس مستوى المرونة على مخازن المتجهات. بفضل دعم Apache Cassandra وAzure Vector Search وChroma وMilvus وMongoDB Atlas وNeo4j وOracle وPostgreSQL/PGVector وPinecone وQdrant وRedis وWeaviate وغيرها، يمكنك تطبيق البحث الدلالي والبحث باستخدام RAG دون الحاجة إلى ربط تطبيقك بحل تخزين واحد. كما تُسهّل واجهة برمجة التطبيقات المحمولة وفلاتر البيانات الوصفية التعبيرية تنفيذ استعلامات التشابه المعقدة.
تُعد الأدوات واستدعاء الوظائف من العناصر الأساسية في Spring AI. يمكن للنماذج طلب تنفيذ أدوات ووظائف من جانب العميل لاسترجاع البيانات في الوقت الفعلي أو تشغيل الإجراءات. هذا يحوّل نموذج إدارة اللغة الخاص بك من مولد نصوص سلبي إلى مكون نشط يمكنه الاستعلام عن واجهات برمجة التطبيقات، أو استدعاء قواعد البيانات، أو تنسيق الخدمات من خلال استدعاءات الدوال المكتوبة.
تم دمج إمكانية المراقبة في الإطار بحيث يمكنك رؤية ما يفعله الذكاء الاصطناعي الخاص بك من الداخل. يمكنك جمع بيانات حول استخدام الرموز، وزمن الاستجابة، ومعدلات الخطأ، وتتبع المكالمات عبر نظامك، وربط نشاط إدارة دورة حياة التطبيقات (LLM) ببقية خدماتك المصغرة. يُعد هذا أمرًا بالغ الأهمية عندما ينتقل الذكاء الاصطناعي من التجارب إلى أحمال العمل الحيوية للأعمال.
يتضمن Spring AI أيضًا إطار عمل لاستيعاب المستندات على غرار ETL لمهام هندسة البيانات. يساعدك ذلك في تحميل وتقسيم وفهرسة المستندات في مخازن متجهة بحيث تكون مسارات RAG الخاصة بك قوية وقابلة للتكرار، بدلاً من كونها مجموعة من البرامج النصية المخصصة.
برنامج الدردشة، والمستشارون، وإمكانيات المحادثة
على مستوى البرمجة، تدور معظم تفاعلات Spring AI حول ChatClient واجهة برمجة التطبيقات (API)، وهي واجهة سلسة مستوحاة من أنماط Spring WebClient و RestClient المألوفة. تقوم بإنشاء وإرسال المطالبات، واستقبال الردود، وبث الرموز المميزة عند وصولها، ومعالجة الأخطاء بطريقة تبدو طبيعية على الفور لمطوري Spring.
يُعدّ المستشارون مفهومًا تجريديًا رئيسيًا آخر يجسد أنماط الذكاء الاصطناعي التوليدي الشائعة. تُحوّل هذه الأدوات البيانات الواردة والصادرة من نماذج التعلم الموجه، وتُضيف إليها خصائص مثل RAG أو الذاكرة، وتُوفر قابلية النقل بين النماذج وحالات الاستخدام المختلفة. فبدلاً من برمجة كل مُطالبة أو سياق يدويًا، يُمكنك استخدام أدوات Advisors للحصول على سلوك قوي بأقل قدر من التعليمات البرمجية المُكررة.
تتم إدارة ذاكرة المحادثة من خلال مستشارين متخصصين في ذاكرة الدردشة يديرون الحوار متعدد الأدوار. بما أن أنظمة إدارة التعلم (LLMs) نفسها لا تحتفظ بسجل للمحادثات السابقة وتنسى ما جرى سابقًا، فإن هذه الأنظمة تتعقب تاريخ المحادثة وتُعيد إدخال المعلومات السياقية المناسبة في كل سؤال. يمكنك الاختيار من بين استراتيجيات مختلفة، بل ويمكنك تطبيق ذاكرة طويلة الأمد باستخدام أساليب تعتمد على المتجهات.
يتيح لك الجمع بين ذاكرة الدردشة ومستشاري RAG إنشاء مساعدين يمكنهم "التحدث" إلى مستنداتك عبر عدة أدوار. يمكن للمستخدم طرح أسئلة متابعة، وتحسين أسئلته، والإشارة إلى الأجزاء السابقة من المحادثة، بينما يقوم Spring AI تلقائيًا باسترداد وإدراج مقتطفات المستندات الأكثر صلة في كل طلب.
تسهل قوالب التوجيهات استخراج التوجيهات وإعادة استخدامها. يمكنك تعريف قوالب عامة تقبل المعاملات، وتتضمن تعليمات إضافية، وتحدد تنسيق الإخراج المطلوب (على سبيل المثال، JSON الذي يرتبط مباشرةً بكائنات Java). قبل إرسال الطلب، يقوم Spring AI بتعبئة الفراغات، وتطبيق السياق، والتأكد من وضوح التعليمات للنموذج.
نظام RAG، والحد من الهلوسة، والمساعدين المدركين للوثائق
يُعد توليد الاسترجاع المعزز (RAG) أحد أهم الأنماط التي يغطيها كل من الإطار والكتاب. يحل هذا الأمر قيدًا حرجًا في نماذج التعلم الآلي الثابتة: فهي لا تعرف إلا ما تم تدريبها عليه، مما يعني أنها لا تستطيع رؤية وثائقك الداخلية أو بيانات العملاء أو المعرفة الخاصة بك بشكل افتراضي.
باستخدام RAG، يقوم تطبيقك أولاً باسترداد مجموعة صغيرة من المستندات التي تتشابه دلاليًا مع سؤال المستخدم، ثم يقوم بتغذية تلك المستندات في النموذج كسياق. يقوم Spring AI بتجريد الكثير من هذا العمل، حيث يتكامل مع العشرات من مخازن المتجهات ويوفر واجهة برمجة تطبيقات للاستعلام حسب التشابه، والتصفية حسب البيانات الوصفية، وضبط طريقة تقسيم المحتوى وتضمينه.
يؤدي تطبيق نظام RAG بشكل صحيح إلى تقليل الهلوسة بشكل كبير. بدلاً من التخمين عندما يفتقر النموذج إلى المعلومات أو عندما يكون مُدرباً بشكل مفرط على بيانات الإنترنت العامة، يتم توجيهه نحو مقتطفات عالية الجودة ومُخصصة للمجال. يستعرض الكتاب حالات استخدام "الدردشة مع وثائقك" و"طرح الأسئلة والإجابة عليها" التي تُظهر هذا النمط بشكل كامل.
عبر QuestionAnswerAdvisor و ChatClientيمكنك إما قيادة تدفق RAG بالكامل بشكل صريح أو ترك المستشار يتولى تنسيق التضمين والاسترجاع وحقن السياق نيابة عنك. يمنحك ذلك المرونة: ابدأ بالنهج البسيط للتحرك بسرعة، ثم انتقل إلى مستوى أدنى عندما تحتاج إلى سلوك مخصص أو تحسين عميق.
لأن Spring AI يدعم الاستجابات المتدفقة، يمكن بث تلك الإجابات الواعية بالوثائق مرة أخرى إلى واجهة المستخدم أثناء إنشائها. يحاكي هذا الأمر الكتابة البشرية في الوقت الفعلي ويوفر تجربة مستخدم أفضل، خاصة عندما تكون الإجابات طويلة أو يكون زمن استجابة النموذج مرتفعًا.
أنماط فاعلة مستوحاة من البحوث الأنثروبية
كما تقوم Spring AI بتطبيق مجموعة من الأنماط الوكيلة المستوحاة من أبحاث Anthropic حول بناء وكلاء LLM فعالين. ينصب التركيز على البساطة وقابلية التركيب بدلاً من أطر عمل الوكلاء الثقيلة والغامضة، وهو ما يتوافق بشكل جيد مع متطلبات المؤسسات للأنظمة القابلة للصيانة والاختبار.
النمط الأول، وهو سير العمل المتسلسل، يقسم المهام الكبيرة إلى سلسلة من الخطوات الأصغر والمنظمة. تستخدم كل خطوة موجهها الخاص، وتستهلك مخرجات الخطوة السابقة، وتنتج نتائج وسيطة مُحسَّنة. في Spring AI، يبدو هذا وكأنه تكرار لموجهات النظام واستدعاء ChatClient بشكل متكرر، يتم تمرير الاستجابة السابقة كجزء من المدخلات التالية، مما يؤدي إلى إنشاء مسار واضح وقابل للتوسيع.
تتمحور عملية سير العمل المتوازية حول تشغيل استدعاءات LLM متعددة في نفس الوقت وتجميع مخرجاتها. يمكنك استخدامه لتقسيم العمل إلى أجزاء مستقلة أو لدمج النتائج (تشغيل عدة نماذج لمعالجة نفس المهمة ثم دمج النتائج). على سبيل المثال، يمكنك أن تطلب من النموذج تحليل تأثير تغيرات السوق على العملاء والموظفين والمستثمرين والموردين بشكل متوازٍ، ثم دمج هذه النتائج.
يُضيف نظام سير العمل الخاص بالتوجيه ميزة الإرسال الذكي إلى العملية. يقوم نظام إدارة التعلم أولاً بتصنيف المدخلات وتحديد أي موجه أو معالج متخصص يجب أن يعالجها: أسئلة الفواتير تُرسل إلى موجه خبير، والمشاكل التقنية إلى موجه آخر، والاستفسارات العامة إلى مساعد عام. يربط سير عمل التوجيه في Spring AI هذه المنطق معًا من خلال ChatClient وخريطة للطرق.
يُعدّ Orchestrator-Workers نمطًا أكثر تطورًا لا يزال يتجنب الاستقلالية غير المنضبطة. يقوم نموذج "المنسق" المركزي بتقسيم المهمة المعقدة إلى مهام فرعية، ثم يتولى عمال متخصصون معالجة هذه المهام الفرعية، غالبًا بالتوازي. وبمجرد انتهاء العمال من مهامهم، تُدمج مخرجاتهم في نتيجة نهائية. يوفر Spring AI اللبنات الأساسية لتنفيذ هذا النمط مع الحفاظ على وضوح المسؤوليات وقابليتها للتنبؤ.
وأخيرًا، يستخدم نمط المُقيِّم-المُحسِّن نموذجين متعاونين. يعمل أحد النماذج كمولد يقترح حلولاً، بينما يعمل نموذج آخر كناقد أو مراجع، حيث يتحقق من الحل وفقًا لمعايير واضحة ويقدم ملاحظات لتحسينه. تستمر هذه العملية حتى يقتنع المُقيِّم، فيُنتج استجابة مُحسَّنة مع توثيق لتطور الحل.
أفضل الممارسات والموثوقية والتطور المستقبلي
تترافق الأنماط والميزات في Spring AI مع أفضل الممارسات الواضحة التي تظهر من خلال أبحاث Anthropic وتجربة الإنتاج في النظام البيئي Spring. تتمثل النصيحة الشائعة في البدء بأبسط سير عمل ممكن، ثم إضافة التعقيد فقط عندما يضيف قيمة بشكل واضح.
ينبغي أن تكون الموثوقية من أهم الأولويات في أي نظام يعتمد على تقنية إدارة التعلم الآلي. هذا يعني استخدام مخرجات منظمة آمنة من حيث النوع كلما أمكن، والتحقق من صحة الاستجابات، وإضافة معالجة قوية للأخطاء وإعادة المحاولة، وتزويد مسارات المعالجة الخاصة بك بالمقاييس والسجلات. عندما يحدث خطأ ما، يجب أن تكون قادرًا على فهم السبب وإصلاحه بسرعة.
يُنصح المطورون بموازنة المفاضلات بين زمن الاستجابة والدقة بعناية. يمكن أن يؤدي ربط عدة خطوات أو إضافة حلقات تقييم إلى تحسين الجودة بشكل ملحوظ، ولكنه سيزيد أيضًا من أوقات الاستجابة واستهلاك الرموز. يمكن أن يساعد التوازي في استعادة السرعة، ولكن فقط عندما تكون المهام مستقلة تمامًا.
سيعمل العمل المستقبلي في نظام Spring AI البيئي على تعميق القدرات المتعلقة بتكوين الأنماط، واستراتيجيات الذاكرة المتقدمة، وتكامل الأدوات. يُمكّنك تركيب أنماط متعددة، مثل التسلسل والتوجيه وحلقات التقييم، من بناء وكلاء متطورين يظلون مفهومين. وتستكشف إدارة الذاكرة المتقدمة السياق المستمر، ونوافذ السياق الفعالة، والاحتفاظ بالمعرفة على المدى الطويل.
تُعد أدوات التكامل وبروتوكول سياق النموذج (MCP) مجالًا نشطًا آخر. تتيح الواجهات الموحدة للأدوات الخارجية وبروتوكول أكثر ثراءً لسياق النموذج للوكلاء الوصول بأمان ومرونة إلى خدماتك وواجهات برمجة التطبيقات ومصادر البيانات الخاصة بك، وكل ذلك تحت مظلة الحوكمة والمراقبة الخاصة بك.
Spring AI في المنصة الأوسع: حلول Tanzu Gen AI
بالنسبة للمؤسسات التي تبني على منصة Tanzu من VMware، فإن Spring AI تدعم أيضًا حلول Tanzu Gen AI. يوفر خادم Tanzu AI، المدعوم من Spring AI، بيئة جاهزة للإنتاج لنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على منصة Tanzu مع أمان وحوكمة وقابلية للتوسع على مستوى المؤسسات.
يعمل هذا التكامل على تبسيط الوصول إلى نماذج مثل Amazon Bedrock Nova من خلال واجهة موحدة. بدلاً من أن يقوم كل فريق بتوصيل نماذجه الخاصة، تعمل المنصة على توحيد الوصول وسياسات الأمان وأدوات التشغيل. تتولى Spring AI مسؤولية نقل النماذج، بينما توفر Tanzu البنية التحتية القوية والتوسع التلقائي وإمكانية المراقبة التي تتوقعها من منصة Kubernetes الحديثة.
لأن Spring AI مسؤول عن التجريد على مستوى التطبيق، يمكن للفرق الانتقال بين مقدمي الخدمات أو اعتماد نماذج جديدة دون إعادة كتابة منطق أعمالهم. تُعد هذه القدرة على التكيف أمراً بالغ الأهمية في بيئة الذكاء الاصطناعي سريعة التغير حيث تظهر نماذج جديدة بشكل متكرر ويمكن أن تتغير الأسعار أو القدرات بسرعة.
تُغلف ميزات الأمان والحوكمة في حلول Tanzu Gen AI تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه بنفس عناصر التحكم المؤسسية المستخدمة للخدمات المصغرة الأخرى. تمتد السياسات، والتحكم في الوصول، وسجلات التدقيق، وأدوات الامتثال بشكل طبيعي إلى أحمال عمل إدارة القانون، مما يجعل تشغيل حالات الاستخدام الحساسة أو الخاضعة للتنظيم أكثر جدوى.
تتلاقى كل هذه الطبقات - الإطار والكتاب والأنماط والمنصة - نحو نفس الهدف: تمكين مطوري Spring من إضافة ميزات الذكاء الاصطناعي عالية القيمة مثل المساعدين الافتراضيين والبحث الذكي وتلخيص النصوص والتوصيات مباشرة في تطبيقات Java دون التضحية بالموثوقية أو التحكم. باستخدام Spring AI in Action كدليل عملي لك و Spring AI كعمودك الفقري الهندسي، يمكنك الانتقال من التجارب إلى الخدمات القوية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع البقاء ضمن نظام Spring البيئي الذي تعرفه جيدًا بالفعل.
