我們很高興地宣佈 Spring AI 的第一個里程碑版本 0.8.0 釋出。 非常感謝超過 50 位社群成員和員工，他們為該專案做出了貢獻。 感謝您的工作！

Spring AI 專案的創立基於這樣一個認識：建立 AI 應用程式不再是通常使用 Python 的機器學習或 AI 專家的專屬領域。 隨著 ChatGPT 的迅速普及，它提供了一個簡單的 Web API 來訪問預訓練模型，建立引人注目的 AI 應用程式已成為許多語言及其生態系統中的軟體開發人員可以訪問的事情。

在此首個版本中，我們為使用以下高階功能建立 AI 應用程式奠定了基礎。

• 跨 AI 提供商的 Chat、文字到影像和嵌入模型的可移植 API 支援。 支援同步和流 API 選項。 還支援降級以訪問特定於模型的功能。 我們支援來自 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，具有新穎的類似 SQL 的元資料過濾 API，可保持可移植性。 提供對八個向量資料庫的支援。

• AI 模型中的函式呼叫。 您可以宣告 java.util.Function 實現到 OpenAI 模型，以用於其提示響應中。 您可以直接將這些函式作為物件提供，或者如果已註冊為應用程式上下文中的 @Bean，則引用它們的名稱。 此功能最大限度地減少了不必要的程式碼，並使 AI 模型能夠要求提供更多資訊以完成其響應。 此外，很快將支援更多 AI 模型。

• Spring Boot 自動配置和 AI 模型與 Vector Store 的啟動器。

• 用於資料工程的 ETL 框架。 此框架為將資料載入到向量資料庫中提供了基礎，從而幫助實現檢索增強生成模式，使您可以將資料引入 AI 模型以合併到其響應中。

• 參考文件

參考指南的 入門部分 將指導您建立您的第一個 AI 應用程式。 但是，我想重點介紹 Spring 產品組合中的一個新專案，即 Spring CLI。 請注意，“Spring CLI”與“Spring Boot CLI”是不同的專案，每個專案都有一組不同的功能。

請按照以下步驟操作，您將立即啟動並執行。

1. 下載最新的 Spring CLI 版本，並按照 安裝說明 進行操作。
2. 要建立一個基於 OpenAI 的簡單應用程式，請使用以下命令

spring boot new --from ai --name myai

3. 查閱生成的 README.md 檔案，以獲取有關獲取 OpenAI API 金鑰和執行您的第一個 AI 應用程式的指導。

未來的版本將在此基礎上構建，以提供對其他 AI 模型（例如，Google 剛剛釋出的 Gemini 多模態模型）、用於評估您的 AI 應用程式有效性的框架、更多便捷 API 和功能的支援，以幫助解決“查詢/總結我的文件”用例。 檢視 Spring AI GitHub 專案，瞭解有關即將釋出的版本的詳細資訊。

再次感謝所有幫助使此版本成為可能的人。