Spring AI
| Titolo: | Spring AI |
| Sezione: | Array |
| Data: | 15.06.2025 |
Spring AI : applicazioni AI con Java Il team di Spring ha ...
Spring AI : applicazioni AI con Java
Il team di Spring ha ufficialmente rilasciato Spring AI 1.0, un framework progettato per semplificare la creazione di applicazioni basate su intelligenza artificiale nell’ambito dell’ecosistema Java e Spring. Dopo oltre due anni di sviluppo e otto milestone, Spring AI offre ora un’API stabile che integra diversi modelli AI, ideali per chatbot, generazione di immagini e trascrizione audio.
Caratteristiche di Spring AI
Spring AI è progettato per supportare nativamente i principali provider di AI generativa, tra cui OpenAI, Anthropic, Microsoft Azure OpenAI, Amazon Bedrock e Google Vertex AI. Il framework fornisce un livello API unificato che semplifica l’integrazione di funzionalità come chatbot basati su GPT, generazione di immagini e riconoscimento vocale nelle applicazioni Spring. I modelli supportati spaziano dalla chat all’embedding, dalla sintesi vocale alla moderazione automatica dei contenuti.
Inoltre, Spring AI consente l’astrazione dei servizi, separando il codice applicativo dal provider scelto. Ciò significa che è possibile cambiare modello AI con modifiche minime al codice. Il framework include anche il supporto per la Retrieval Augmented Generation (RAG), che permette l’integrazione con vari database vettoriali come Cassandra, PostgreSQL/PGVector, MongoDB Atlas, Milvus, Pinecone e Redis, particolarmente utile per lo sviluppo di applicazioni aziendali basate su dati.
Supporto per il protocollo MCP
Spring AI promuove l’uso degli standard aperti, supportando il Model Context Protocol (MCP) e favorendo l’interazione tra modelli AI e risorse esterne, indipendentemente dal linguaggio utilizzato. Il framework offre client e server MCP per semplificare l’integrazione di servizi esterni, come la consultazione meteo tramite annotazioni Java.
La configurazione è semplificata grazie a Spring Initializr e agli starter dedicati, che consentono di avviare nuovi progetti in pochi passaggi. L’API ChatClient fornisce un approccio tipo-safe per la gestione delle chat, mentre gli Advisor permettono di implementare pattern comuni come la RAG o la gestione della memoria conversazionale. Inoltre, l’integrazione con Micrometer consente di monitorare in tempo reale le applicazioni AI-driven.