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OpenAI Embeddings

Spring AI 支持 OpenAI 的文本 embeddings 模型。 OpenAI 的文本 embeddings 测量文本字符串的相关性。 embedding 是浮点数(列表)的向量。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

您需要创建一个 API 来访问 OpenAI embeddings 模型。

https://platform.openai.com/signup[OpenAI 注册页面] 创建账户,并在 https://platform.openai.com/account/api-keys[API Keys 页面] 生成 token。

Spring AI 项目定义了一个名为 spring.ai.openai.api-key 的配置属性,您应该将其设置为从 openai.com 获取的 API Key 的值。

您可以在 application.properties 文件中设置此配置属性:

spring.ai.openai.api-key=<your-openai-api-key>

为了在处理敏感信息(如 API keys)时增强安全性,您可以使用 Spring Expression Language (SpEL) 引用环境变量:

# In application.yml
spring:
ai:
openai:
api-key: ${OPENAI_API_KEY}
# In your environment or .env file
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>

您还可以在应用程序代码中以编程方式设置此配置:

// Retrieve API key from a secure source or environment variable
String apiKey = System.getenv("OPENAI_API_KEY");

添加仓库和 BOM

Spring AI 工件发布在 Maven Central 和 Spring Snapshot 仓库中。 请参阅 Artifact Repositories 部分,将这些仓库添加到您的构建系统。

为了帮助依赖管理,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版本的 Spring AI。请参阅 Dependency Management 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统。

自动配置

[注意]

Spring AI 自动配置、starter 模块的工件名称发生了重大变化。 请参阅 https://docs.spring.io/spring-ai/reference/upgrade-notes.html[升级说明] 了解更多信息。

Spring AI 为 OpenAI Embedding Model 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 pom.xml 文件中:

<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
</dependency>

或添加到您的 Gradle build.gradle 构建文件。

dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-openai'
}

提示:请参阅 Dependency Management 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件。

Embedding 属性

Retry 属性

前缀 spring.ai.retry 用作允许您配置 OpenAI Embedding 模型的重试机制的属性前缀。

PropertyDescriptionDefault
spring.ai.retry.max-attempts最大重试次数。10
spring.ai.retry.backoff.initial-interval指数退避策略的初始睡眠持续时间。2 sec.
spring.ai.retry.backoff.multiplier退避间隔乘数。5
spring.ai.retry.backoff.max-interval最大退避持续时间。3 min.
spring.ai.retry.on-client-errors如果为 false,抛出 NonTransientAiException,并且不对 4xx 客户端错误代码尝试重试false
spring.ai.retry.exclude-on-http-codes不应触发重试的 HTTP 状态代码列表(例如,抛出 NonTransientAiException)。empty
spring.ai.retry.on-http-codes应触发重试的 HTTP 状态代码列表(例如,抛出 TransientAiException)。empty

连接属性

前缀 spring.ai.openai 用作允许您连接到 OpenAI 的属性前缀。

PropertyDescriptionDefault
spring.ai.openai.base-url要连接到的 URL+https://api.openai.com+
spring.ai.openai.api-keyAPI Key-
spring.ai.openai.organization-id可选地,您可以指定用于 API 请求的组织。-
spring.ai.openai.project-id可选地,您可以指定用于 API 请求的项目。-

提示:对于属于多个组织的用户(或通过其传统用户 API key 访问其项目),可选地,您可以指定用于 API 请求的组织和项目。 这些 API 请求的使用将计入指定组织和项目的使用量。

配置属性

[注意]

现在通过前缀为 spring.ai.model.embedding 的顶级属性来配置 embedding 自动配置的启用和禁用。

要启用,spring.ai.model.embedding=openai(默认启用)

要禁用,spring.ai.model.embedding=none(或任何不匹配 openai 的值)

进行此更改是为了允许配置多个模型。

前缀 spring.ai.openai.embedding 是配置 OpenAI 的 EmbeddingModel 实现的属性前缀。

PropertyDescriptionDefault
spring.ai.openai.embedding.enabled (必需且不再有效)启用 OpenAI embedding 模型。true
spring.ai.model.embedding启用 OpenAI embedding 模型。openai
spring.ai.openai.embedding.base-url可选覆盖 spring.ai.openai.base-url 以提供 embedding 特定的 url-
spring.ai.openai.embedding.embeddings-path要附加到 base-url 的路径/v1/embeddings
spring.ai.openai.embedding.api-key可选覆盖 spring.ai.openai.api-key 以提供 embedding 特定的 api-key-
spring.ai.openai.embedding.organization-id可选地,您可以指定用于 API 请求的组织。-
spring.ai.openai.embedding.project-id可选地,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。EMBED
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返回 embeddings 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。-
spring.ai.openai.embedding.options.dimensions结果输出 embeddings 应具有的维度数。仅在 text-embedding-3 及更高版本的模型中支持。-

注意:您可以为 ChatModelEmbeddingModel 实现覆盖通用的 spring.ai.openai.base-urlspring.ai.openai.api-key。 如果设置了 spring.ai.openai.embedding.base-urlspring.ai.openai.embedding.api-key 属性,它们优先于通用属性。 同样,如果设置了 spring.ai.openai.chat.base-urlspring.ai.openai.chat.api-key 属性,它们优先于通用属性。 如果您想为不同的模型和不同的模型端点使用不同的 OpenAI 账户,这很有用。

提示:所有前缀为 spring.ai.openai.embedding.options 的属性都可以通过在 EmbeddingRequest 调用中添加特定于请求的 embedding-options 在运行时覆盖。

运行时选项

https://github.com/spring-projects/spring-ai/blob/main/models/spring-ai-openai/src/main/java/org/springframework/ai/openai/OpenAiEmbeddingOptions.java[OpenAiEmbeddingOptions.java] 提供 OpenAI 配置,例如要使用的模型等。

也可以使用 spring.ai.openai.embedding.options 属性配置默认选项。

在启动时使用 OpenAiEmbeddingModel 构造函数来设置用于所有 embedding 请求的默认选项。 在运行时,您可以使用 OpenAiEmbeddingOptions 实例作为 EmbeddingRequest 的一部分来覆盖默认选项。

例如,为特定请求覆盖默认模型名称:

EmbeddingResponse embeddingResponse = embeddingModel.call(
new EmbeddingRequest(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"),
OpenAiEmbeddingOptions.builder()
.model("Different-Embedding-Model-Deployment-Name")
.build()));

示例 Controller

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 类示例。

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,可以手动配置 OpenAI Embedding Model。 为此,请将 spring-ai-openai 依赖项添加到项目的 Maven pom.xml 文件中:

<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai</artifactId>
</dependency>

或添加到您的 Gradle build.gradle 构建文件。

dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai'
}

提示:请参阅 Dependency Management 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件。

注意:spring-ai-openai 依赖项还提供对 OpenAiChatModel 的访问。 有关 OpenAiChatModel 的更多信息,请参阅 OpenAI Chat Client 部分。

接下来,创建一个 OpenAiEmbeddingModel 实例并使用它来计算两个输入文本之间的相似性:

var openAiApi = OpenAiApi.builder()
.apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
.build();

var embeddingModel = new OpenAiEmbeddingModel(
this.openAiApi,
MetadataMode.EMBED,
OpenAiEmbeddingOptions.builder()
.model("text-embedding-ada-002")
.user("user-6")
.build(),
RetryUtils.DEFAULT_RETRY_TEMPLATE);

EmbeddingResponse embeddingResponse = this.embeddingModel
.embedForResponse(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"));

OpenAiEmbeddingOptions 提供 embedding 请求的配置信息。 api 和 options 类提供了一个 builder() 以便轻松创建选项。

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