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Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 生成式AI嵌入
OCI 生成式AI服务 提供了按需模型的文本嵌入,或专用AI集群。
自动配置
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There has been a significant change in the Spring AI auto-configuration, starter modules' artifact names. Please refer to the 升级说明以获取更多信息。 |
Spring AI 为 OCI GenAI 嵌入式客户端提供了 Spring Boot 自动配置功能。要启用此功能,请在项目的 Maven `pom.xml` 文件中添加以下依赖项:
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-model-oci-genai</artifactId>
</dependency>
或者添加到您的Gradle 构建脚本文件中。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-oci-genai'
}
| 参考以下依赖管理部分,添加Spring AI BOM到你的构建文件中。 |
嵌入属性
前缀 spring.ai.oci.genai 是用于配置与OCI GenAI连接的属性前缀。
| 属性 | 描述 | 默认 |
|---|---|---|
spring.ai.oci.genai.authenticationType |
向OCI进行身份验证时使用的认证类型。可以是 |
文件 |
spring.ai.oci.genai.region |
OCI 服务区域。 |
us-chicago-1 |
spring.ai.oci.genai.tenantId |
OCI租户OCID,用于与 |
- |
spring.ai.oci.genai.userId |
OCI用户OCID,用于与 |
- |
spring.ai.oci.genai.fingerprint |
私钥指纹,用于与 |
- |
spring.ai.oci.genai.privateKey |
私钥内容,用于与 |
- |
spring.ai.oci.genai.passPhrase |
可选的私钥密码短语,用于在使用 |
- |
spring.ai.oci.genai.file |
OCI配置文件的路径。用于与 |
用户主目录下的/.oci/config |
spring.ai.oci.genai.profile |
OCI配置文件名。用于与 |
DEFAULT |
spring.ai.oci.genai.endpoint |
可选的OCI GenAI端点。 |
- |
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启用和禁用嵌入式自动配置现在通过带有前缀 要启用,请设置 spring.ai.model.embedding=oci-genai(默认情况下已启用) 要禁用,请设置 spring.ai.model.embedding=none(或任何不匹配 oci-genai 的值) 这种修改是为了允许配置多个模型。 |
前缀 spring.ai.oci.genai.embedding 是配置OCI GenAI的EmbeddingModel实现的属性前缀
| 属性 | 描述 | 默认 |
|---|---|---|
spring.ai.oci.genai.embedding.enabled(已移除,不再有效) |
启用OCI GenAI嵌入模型。 |
true |
spring.ai.model.embedding |
启用OCI GenAI嵌入模型。 |
oci-genai |
spring.ai.oci.genai.embedding.compartment |
模型隔间OCID。 |
- |
spring.ai.oci.genai.embedding.servingMode |
要使用的模型服务模式。可以是 |
on-demand |
spring.ai.oci.genai.embedding.truncate |
如何处理文本超出行容器的情况。可以设置为 |
END |
spring.ai.oci.genai.embedding.model |
用于嵌入的模型或模型端点。 |
- |
所有以spring.ai.oci.genai.embedding.options为前缀的属性都可以通过向EmbeddingRequest调用中添加特定于请求的运行时选项在运行时覆盖。 |
运行时选项
数字OCIEmbeddingOptions为嵌入请求提供了配置信息。
数字OCIEmbeddingOptions提供了一个构建器来创建选项。
在开始时,使用OCIEmbeddingOptions构造函数设置所有嵌入请求使用的默认选项。在运行时,您可以通过向EmbeddingRequest请求传递带有您的OCIEmbeddingOptions实例来覆盖默认选项。
例如,要为特定请求覆盖默认的模型名称:
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。
以下是一个使用 EmbeddingModel 实现的简单 @Controller 类的例子。
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
如果您不希望使用Spring Boot的自动配置,可以在应用程序中手动配置OCIEmbeddingModel。
为此,请将spring-oci-genai-openai依赖项添加到项目Maven的pom.xml文件中:
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-oci-genai-openai</artifactId>
</dependency>
或者添加到您的Gradle 构建脚本文件中。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-oci-genai-openai'
}
| 参考以下依赖管理部分,添加Spring AI BOM到你的构建文件中。 |
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度:
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?"));