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Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GenAI 嵌入
OCI GenAI 服务提供带有按需模型或专用 AI 集群的文本嵌入。
先决条件
添加存储库和 BOM
Spring AI 工件发布在 Maven Central 和 Spring Snapshot 存储库中。 请参阅 Repositories 部分,将这些存储库添加到您的构建系统中。
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的 Spring AI 版本。请参阅依赖项管理部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统中。
自动配置
Spring AI 为 OCI GenAI 嵌入客户端提供 Spring Boot 自动配置。
要启用它,请将以下依赖项添加到项目的 Maven 中pom.xml文件:
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-oci-genai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>或发送到您的 Gradlebuild.gradlebuild 文件。
dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-oci-genai-spring-boot-starter'
}| 请参阅 Dependency Management 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。 | 
嵌入属性
前缀spring.ai.oci.genai是用于配置与 OCI GenAI 的连接的属性前缀。
| 财产 | 描述 | 违约 | 
|---|---|---|
| spring.ai.oci.genai.authenticationType | 验证到 OCI 时要使用的验证类型。可能 | 文件 | 
| spring.ai.oci.genai.region | OCI 服务区域。 | US-芝加哥-1 | 
| spring.ai.oci.genai.tenantId | OCI 租户 OCID,在验证时使用 | - | 
| spring.ai.oci.genai.userId | OCI 用户 OCID,在验证时使用 | - | 
| spring.ai.oci.genai.fingerprint 的 | 私钥指纹,在进行身份验证时使用 | - | 
| spring.ai.oci.genai.privateKey | 私钥内容,在进行身份验证时使用 | - | 
| spring.ai.oci.genai.passPhrase | 可选的私钥密码,在进行身份验证时使用 | - | 
| spring.ai.oci.genai.文件 | OCI 配置文件的路径。在进行身份验证时使用 | <用户的主目录>/.oci/config | 
| spring.ai.oci.genai.profile | OCI 概要文件名称。在进行身份验证时使用 | 违约 | 
| spring.ai.oci.genai.endpoint | 可选的 OCI GenAI 端点。 | - | 
前缀spring.ai.oci.genai.embedding是配置EmbeddingModelOCI GenAI 实施
| 财产 | 描述 | 违约 | 
|---|---|---|
| spring.ai.oci.genai.embedding.enabled | 启用 OCI GenAI 嵌入模型。 | 真 | 
| spring.ai.oci.genai.embedding.compartment | 模型区间 OCID。 | - | 
| spring.ai.oci.genai.embedding.servingMode | 要使用的模型服务模式。可能 | 按需 | 
| spring.ai.oci.genai.embedding.truncate | 如果文本超过嵌入上下文,如何截断文本。可能 | 结束 | 
| spring.ai.oci.genai.embedding.model | 用于嵌入的模型或模型终端节点。 | - | 
| 所有前缀为 spring.ai.oci.genai.embedding.options可以通过将特定于请求的运行时选项添加到EmbeddingRequest叫。 | 
运行时选项
这OCIEmbeddingOptions提供嵌入请求的配置信息。
这OCIEmbeddingOptions提供用于创建选项的生成器。
开始时,使用OCIEmbeddingOptionsconstructor 设置用于所有嵌入请求的默认选项。
在运行时,您可以通过传递OCIEmbeddingOptions实例替换为EmbeddingRequest请求。
例如,要覆盖特定请求的默认模型名称:
EmbeddingResponse embeddingResponse = embeddingModel.call(
    new EmbeddingRequest(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"),
        OCIEmbeddingOptions.builder()
            .model("my-other-embedding-model")
            .build()
));示例代码
这将创建一个EmbeddingModel实现,您可以将其注入到您的类中。
下面是一个简单的示例@Controller类使用EmbeddingModel实现。
spring.ai.oci.genai.embedding.model=<your model>
spring.ai.oci.genai.embedding.compartment=<your model compartment>@RestController
public class EmbeddingController {
    private final EmbeddingModel embeddingModel;
    @Autowired
    public EmbeddingController(EmbeddingModel embeddingModel) {
        this.embeddingModel = embeddingModel;
    }
    @GetMapping("/ai/embedding")
    public Map embed(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        EmbeddingResponse embeddingResponse = this.embeddingModel.embedForResponse(List.of(message));
        return Map.of("embedding", embeddingResponse);
    }
}手动配置
如果您不想使用 Spring Boot 自动配置,则可以手动配置OCIEmbeddingModel在您的应用程序中。
为此,请添加spring-oci-genai-openai依赖项添加到项目的 Mavenpom.xml文件:
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-oci-genai-openai</artifactId>
</dependency>或发送到您的 Gradlebuild.gradlebuild 文件。
dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-oci-genai-openai'
}| 请参阅 Dependency Management 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。 | 
接下来,创建一个OCIEmbeddingModel实例,并使用它来计算两个输入文本之间的相似性:
final String EMBEDDING_MODEL = "cohere.embed-english-light-v2.0";
final String CONFIG_FILE = Paths.get(System.getProperty("user.home"), ".oci", "config").toString();
final String PROFILE = "DEFAULT";
final String REGION = "us-chicago-1";
final String COMPARTMENT_ID = System.getenv("OCI_COMPARTMENT_ID");
var authProvider = new ConfigFileAuthenticationDetailsProvider(
		this.CONFIG_FILE, this.PROFILE);
var aiClient = GenerativeAiInferenceClient.builder()
    .region(Region.valueOf(this.REGION))
    .build(this.authProvider);
var options = OCIEmbeddingOptions.builder()
    .model(this.EMBEDDING_MODEL)
    .compartment(this.COMPARTMENT_ID)
    .servingMode("on-demand")
    .build();
var embeddingModel = new OCIEmbeddingModel(this.aiClient, this.options);
List<Double> embedding = this.embeddingModel.embed(new Document("How many provinces are in Canada?"));