我们很高兴地宣布 Spring AI 的第一个里程碑版本 0.8.0 发布。 非常感谢超过 50 位社区成员和员工，他们为该项目做出了贡献。 感谢您的工作！

Spring AI 项目的创立基于这样一个认识：创建 AI 应用程序不再是通常使用 Python 的机器学习或 AI 专家的专属领域。 随着 ChatGPT 的迅速普及，它提供了一个简单的 Web API 来访问预训练模型，创建引人注目的 AI 应用程序已成为许多语言及其生态系统中的软件开发人员可以访问的事情。

在此首个版本中，我们为使用以下高级功能创建 AI 应用程序奠定了基础。

• 跨 AI 提供商的 Chat、文本到图像和嵌入模型的可移植 API 支持。 支持同步和流 API 选项。 还支持降级以访问特定于模型的功能。 我们支持来自 OpenAI、Microsoft、Amazon、Google、Huggingface 等的 AI 模型。

• Vector Store API 提供了跨不同提供商的可移植性，具有新颖的类似 SQL 的元数据过滤 API，可保持可移植性。 提供对八个向量数据库的支持。

• AI 模型中的函数调用。 您可以声明 java.util.Function 实现到 OpenAI 模型，以用于其提示响应中。 您可以直接将这些函数作为对象提供，或者如果已注册为应用程序上下文中的 @Bean，则引用它们的名称。 此功能最大限度地减少了不必要的代码，并使 AI 模型能够要求提供更多信息以完成其响应。 此外，很快将支持更多 AI 模型。

• Spring Boot 自动配置和 AI 模型与 Vector Store 的启动器。

• 用于数据工程的 ETL 框架。 此框架为将数据加载到向量数据库中提供了基础，从而帮助实现检索增强生成模式，使您可以将数据引入 AI 模型以合并到其响应中。

• 参考文档

参考指南的 入门部分 将指导您创建您的第一个 AI 应用程序。 但是，我想重点介绍 Spring 产品组合中的一个新项目，即 Spring CLI。 请注意，“Spring CLI”与“Spring Boot CLI”是不同的项目，每个项目都有一组不同的功能。

请按照以下步骤操作，您将立即启动并运行。

1. 下载最新的 Spring CLI 版本，并按照 安装说明 进行操作。
2. 要创建一个基于 OpenAI 的简单应用程序，请使用以下命令

spring boot new --from ai --name myai

3. 查阅生成的 README.md 文件，以获取有关获取 OpenAI API 密钥和运行您的第一个 AI 应用程序的指导。

未来的版本将在此基础上构建，以提供对其他 AI 模型（例如，Google 刚刚发布的 Gemini 多模态模型）、用于评估您的 AI 应用程序有效性的框架、更多便捷 API 和功能的支持，以帮助解决“查询/总结我的文档”用例。 查看 Spring AI GitHub 项目，了解有关即将发布的版本的详细信息。

再次感谢所有帮助使此版本成为可能的人。