OpenAI 嵌入
Spring AI 支持 OpenAI 的文本嵌入模型。 OpenAI 的文本嵌入测量文本字符串的相关性。 嵌入是浮点数的向量(列表)。两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表示高相关性,大距离表示低相关性。
先决条件
您需要使用 OpenAI 创建 API 才能访问 OpenAI 嵌入模型。
在 OpenAI 注册页面创建一个帐户,并在 API 密钥页面上生成令牌。
Spring AI 项目定义了一个名为 的配置属性,您应该将其设置为从 openai.com 获取的值。
导出环境变量是设置该配置属性的一种方法:spring.ai.openai.api-key
API Key
export SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=<INSERT KEY HERE>
添加存储库和 BOM
Spring AI 工件发布在 Spring Milestone 和 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 Azure OpenAI 嵌入模型提供 Spring Boot 自动配置。
要启用它,请将以下依赖项添加到项目的 Maven 文件中:pom.xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
或您的 Gradle 构建文件。build.gradle
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai-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
重试属性
前缀用作属性前缀,允许您为 OpenAI 嵌入模型配置重试机制。spring.ai.retry
财产 | 描述 | 违约 |
---|---|---|
spring.ai.retry.max 次尝试 |
最大重试尝试次数。 |
10 |
spring.ai.retry.backoff.initial-interval |
指数回退策略的初始休眠持续时间。 |
2 秒 |
spring.ai.retry.backoff.multiplier |
Backoff interval 乘数。 |
5 |
spring.ai.retry.backoff.max 间隔 |
最大回退持续时间。 |
3 分钟 |
spring.ai.retry.on-client-errors |
如果为 false,则引发 NonTransientAiException,并且不要尝试重试客户端错误代码 |
假 |
spring.ai.retry.exclude-on-http-codes |
不应触发重试的 HTTP 状态代码列表(例如,引发 NonTransientAiException)。 |
空 |
spring.ai.retry.on-http-codes |
应触发重试的 HTTP 状态代码列表(例如,引发 TransientAiException)。 |
空 |
连接属性
前缀用作允许您连接到 OpenAI 的属性前缀。spring.ai.openai
财产 | 描述 | 违约 |
---|---|---|
spring.ai.openai.base-url |
要连接到的 URL |
https://api.openai.com |
spring.ai.openai.api-key |
API 密钥 |
- |
spring.ai.openai.organization-id |
(可选)您可以指定用于 API 请求的组织。 |
- |
spring.ai.openai.project-id |
(可选)您可以指定用于 API 请求的项目。 |
- |
对于属于多个组织(或通过其旧版用户 API 密钥访问其项目)的用户,您可以选择指定用于 API 请求的组织和项目。 这些 API 请求的使用量将计为指定组织和项目的使用量。 |
配置属性
前缀是 property prefix ,用于配置 OpenAI 的实现。spring.ai.openai.embedding
EmbeddingModel
财产 | 描述 | 违约 |
---|---|---|
spring.ai.openai.embedding.enabled |
启用 OpenAI 嵌入模型。 |
真 |
spring.ai.openai.embedding.base-url |
可选覆盖spring.ai.openai.base-url以提供嵌入特定的 url |
- |
spring.ai.openai.chat.embeddings-路径 |
要附加到 base-url 的路径 |
|
spring.ai.openai.embedding.api-key |
Optional 覆盖 spring.ai.openai.api-key 以提供嵌入特定的 api-key |
- |
spring.ai.openai.embedding.organization-id |
(可选)您可以指定用于 API 请求的组织。 |
- |
spring.ai.openai.embedding.project-id |
(可选)您可以指定用于 API 请求的项目。 |
- |
spring.ai.openai.embedding.metadata-mode |
文档内容提取模式。 |
嵌入 |
spring.ai.openai.embedding.options.model |
要使用的模型 |
text-embedding-ada-002(其他选项:text-embedding-3-large、text-embedding-3-small) |
spring.ai.openai.embedding.options.encodingFormat |
要返回嵌入向量的格式。可以是 float 或 base64。 |
- |
spring.ai.openai.embedding.options.user |
代表您的最终用户的唯一标识符,可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。 |
- |
spring.ai.openai.embedding.options.dimensions |
生成的输出嵌入应具有的维度数。仅在 及更高版本的型号中受支持。 |
- |
您可以覆盖 common 和 for the 和 implementations.
如果设置了 and 属性,则优先于公共属性。
同样,如果设置了 and,则优先于通用属性。
如果您想为不同的模型和不同的模型终端节点使用不同的 OpenAI 账户,这将非常有用。spring.ai.openai.base-url spring.ai.openai.api-key ChatModel EmbeddingModel spring.ai.openai.embedding.base-url spring.ai.openai.embedding.api-key spring.ai.openai.chat.base-url spring.ai.openai.chat.api-key |
通过向调用添加特定于请求的运行时选项,可以在运行时覆盖所有前缀为 的属性。spring.ai.openai.embedding.options EmbeddingRequest |
运行时选项
OpenAiEmbeddingOptions.java 提供了 OpenAI 的配置,例如要使用的模型等。
也可以使用 properties 配置默认选项。spring.ai.openai.embedding.options
在启动时,使用构造函数设置用于所有嵌入请求的默认选项。
在运行时,您可以覆盖默认选项,将实例用作 .OpenAiEmbeddingModel
OpenAiEmbeddingOptions
EmbeddingRequest
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"),
OpenAiEmbeddingOptions.builder()
.withModel("Different-Embedding-Model-Deployment-Name")
.build()));
Samples控制器
这将创建一个可以注入到类中的实现。
下面是一个使用该实现的简单类的示例。EmbeddingModel
@Controller
EmbeddingModel
spring.ai.openai.api-key=YOUR_API_KEY
spring.ai.openai.embedding.options.model=text-embedding-ada-002
@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
如果您不使用 Spring Boot,则可以手动配置 OpenAI 嵌入模型。
为此,请将依赖项添加到项目的 Maven 文件中:spring-ai-openai
pom.xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai</artifactId>
</dependency>
或您的 Gradle 构建文件。build.gradle
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai'
}
请参阅 Dependency Management 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。 |
依赖项还提供对 .
有关更多信息,请参阅 OpenAI 聊天客户端 部分。spring-ai-openai OpenAiChatModel OpenAiChatModel |
接下来,创建一个实例并使用它来计算两个输入文本之间的相似性:OpenAiEmbeddingModel
var openAiApi = new OpenAiApi(System.getenv("OPENAI_API_KEY"));
var embeddingModel = new OpenAiEmbeddingModel(
this.openAiApi,
MetadataMode.EMBED,
OpenAiEmbeddingOptions.builder()
.withModel("text-embedding-ada-002")
.withUser("user-6")
.build(),
RetryUtils.DEFAULT_RETRY_TEMPLATE);
EmbeddingResponse embeddingResponse = this.embeddingModel
.embedForResponse(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"));
这提供了嵌入请求的配置信息。
options 类提供了一个用于轻松创建选项的工具。OpenAiEmbeddingOptions
builder()