Spring AI in actie: het bouwen van echte AI-applicaties met Spring Boot

Home » Python » Spring AI in actie: het bouwen van echte AI-applicaties met Spring Boot

Spring AI in Action ontwikkelt zich snel tot hét naslagwerk voor Java- en Spring Boot-ontwikkelaars die moderne generatieve AI in hun dagelijkse projecten willen integreren zonder de JVM-stack te verlaten. In plaats van je te dwingen tot Python-ecosystemen of obscure tools, werken het boek en het framework hand in hand, zodat je kunt blijven programmeren in Java of Kotlin en tegelijkertijd krachtige Large Language Models (LLM's), Retrieval Augmented Generation (RAG), agents, tools en multimodale functies kunt integreren.

Wat dit ecosysteem zo aantrekkelijk maakt, is de combinatie van een productiegerelateerd framework (Spring AI) en een zeer pragmatische, op voorbeelden gebaseerde handleiding (Spring AI in Action van Craig Walls). Samen laten ze zien hoe je AI-modellen, vectordatabases, conversationeel geheugen en evaluatietools kunt integreren in bekende Spring Boot-applicaties met behulp van eenvoudige POJO's, automatische configuratie en een overzichtelijke, draagbare API die veel providerspecifieke complexiteit verbergt.

Wat is Spring AI en waarom is het belangrijk voor Java-ontwikkelaars?

Spring AI is een applicatie-framework dat is ontworpen om de klassieke Spring-principes – portabiliteit, modulaire architectuur en POJO-gecentreerd ontwerp – naar de wereld van AI-engineering te brengen. In de kern richt Spring AI zich op het oplossen van het moeilijkste praktische probleem in AI voor bedrijven: het verbinden van de systemen van uw organisatie. gegevens en APIs met modern AI-modellen op een manier die onderhoudbaar, observeerbaar en gemakkelijk in de loop der tijd te ontwikkelen is.

In plaats van u te binden aan één enkele LLM-aanbieder, biedt Spring AI een abstractielaag die de meeste grote aanbieders omvat. Je kunt direct communiceren met modellen van OpenAI. Azure OpenAIAnthropic, Amazon Bedrock, Google, MistralAI en zelfs lokale modellen die via Ollama worden aangeboden. Hetzelfde programmeermodel ondersteunt zowel synchrone als streaming-reacties, en je behoudt toegang tot providerspecifieke mogelijkheden wanneer je die echt nodig hebt.

Een andere belangrijke pijler van Spring AI is de sterke ondersteuning voor gestructureerde uitvoer. In plaats van ruwe tekst handmatig te verwerken, kunt u modelreacties rechtstreeks koppelen aan Java-klassen en -records, waardoor rommelige natuurlijke taal wordt omgezet in overzichtelijke POJO's. Dit is essentieel wanneer u agents, tools of workflows bouwt die moeten redeneren op basis van voorspelbare gegevens in plaats van ongestructureerde tekst.

Spring AI integreert ook naadloos met vectordatabases, waardoor je Retrieval Augmented Generation kunt implementeren zonder het wiel opnieuw uit te vinden. Het ondersteunt providers zoals Apache Cassandra, Azure Vector Search, Chroma, Milvus, MongoDB Atlas, Neo4j, Oracle-integratiePostgreSQL met PGVector, Pinecone, Qdrant, Redis en Weaviate. Een draagbare Vector Store API en een SQL-achtige metadatafiltertaal stellen u in staat om vectorbackends te wijzigen met minimale codeaanpassingen.

Bovendien wordt Spring AI geleverd met tools voor observability, documentverwerkingspipelines, modelvalidatie en generatieve AI-patronen. Je krijgt een vloeiende ChatClient Soortgelijke WebClient/RestClientAdviseurs voor veelvoorkomende AI-patronen zoals RAG en conversationeel geheugen, automatische configuratie met Spring Boot starters en hulpprogramma's voor het monitoren van tokengebruik en het detecteren van hallucinaties.

Een kijkje in “Spring AI in actie”: van Hello AI World tot volwaardige AI-agents

“Spring AI in Action” van Craig Walls is een praktische handleiding die je laat zien hoe je al deze mogelijkheden van Spring AI in echte applicaties kunt gebruiken. Het boek is specifiek gericht op Spring-ontwikkelaars en gaat ervan uit dat je al bekend bent met Spring Boot, maar vereist geen eerdere ervaring met generatieve AI; je hoeft geen data scientist of "AI-expert" te zijn om het te kunnen volgen.

De reis in het boek begint met een eenvoudig "Hallo AI-wereld"-voorbeeld en introduceert geleidelijk aan meer geavanceerde technieken naarmate je er meer vertrouwd mee raakt. Je begint met het implementeren van een eenvoudige LLM-aanroep in een Spring Boot-applicatie, waarna je verdergaat met het genereren van tekstuele samenvattingen, het bouwen van assistenten die geïntegreerd zijn in je bestaande web- of backendservices, en het vormgeven van prompts zodat de antwoorden nuttiger en voorspelbaarder zijn.

Naarmate je vordert, gaat de inhoud dieper in op RAG, vectoropslag en multimodale scenario's waarin modellen met zowel tekst als afbeeldingen werken. Je leert hoe je vragen stelt over privédocumenten waarop het model nooit is getraind, hoe je afbeeldingen omzet in tekst en omgekeerd, en hoe je LLM-antwoorden kunt baseren op je eigen data, zodat ze niet langer in de war raken bij domeinspecifieke vragen.

De tweede helft van het boek legt de lat hoger door agenten, gereedschapsgebruik, spraak en observeerbaarheid te onderzoeken. Hier ziet u hoe u AI-agenten bouwt die kunnen bepalen wanneer ze tools of API's moeten aanroepen, hoe u taken naar specifieke prompts kunt routeren, hoe u via statistieken en traceringen kunt bijhouden wat er gebeurt, en hoe u uw systeem veilig houdt met evaluatie en beveiligingsmaatregelen rondom gegenereerde content.

Craig Walls hanteert in het hele boek zijn kenmerkende, op voorbeelden gebaseerde stijl en richt zich steeds op "dingen voor elkaar krijgen" in plaats van je te overladen met theorie. De hoofdstukken staan ​​vol met praktische voorbeelden en realistische scenario's: chatbots die uw gegevens daadwerkelijk kennen, assistenten die zijn ingebed in bedrijfsprocessen en agents die complexe taken opsplitsen in kleinere, beheersbare onderdelen.

Belangrijkste onderwerpen en structuur van het boek

De inhoudsopgave van "Spring AI in Action" geeft een duidelijk beeld van de omvang van wat je gaat bouwen. Van fundamentele bouwstenen tot geavanceerde patronen, elk hoofdstuk richt zich op een specifiek gebied van AI-integratie met Spring:

• Aan de slag met Spring AI: een project opstarten, providers configureren, je eerste prompts versturen.
• Het evalueren van gegenereerde reacties: het meten van kwaliteit, het opsporen van problemen en het beschermen tegen inhoud van lage kwaliteit of misleidende inhoud.
• Aanwijzingen indienen voor generatieHet ontwerpen van prompts, het gebruik van sjablonen en het beheren van modelgedrag.
• In gesprek gaan met je documenten: het implementeren van RAG zodat LLM's vragen kunnen beantwoorden over ongetrainde, privégegevens.
• Het mogelijk maken van gespreksgeheugenHet behouden van de chatcontext over meerdere beurten met behulp van de geheugenadviseurs van Spring AI.
• Activering van toolgestuurde generatie: waardoor modellen client-side functies en tools kunnen aanroepen wanneer ze nieuwe of externe gegevens nodig hebben.
• Het toepassen van het Model Context Protocol (MCP): het beheren van een rijkere context en interacties met tools en gegevensbronnen.
• Genereren met spraak en beeld: gebruikmakend van multimodale mogelijkheden voor spraak en beeld.
• Het observeren van AI-operaties: het toevoegen van observeerbaarheid en monitoring aan uw AI-pipelines.
• Het beschermen van generatieve AI: het toepassen van beveiligingsmechanismen, inhoudsfilters en andere beschermingsmaatregelen.
• Het toepassen van generatieve AI-patronenHet vastleggen van herbruikbare patronen voor AI-workflows.
• UitzendbureausHet bouwen van agentsystemen die werk kunnen plannen, routeren en verfijnen.

Recensies van gerespecteerde stemmen binnen de Spring- en Java-gemeenschappen benadrukken hoe toegankelijk en praktisch het materiaal is. In het voorwoord prijzen auteurs en recensenten het boek om de heldere uitleg, de uitgebreide demonstraties en de schat aan informatie over opkomende technologieën, en benadrukken dat het geworteld blijft in de praktijk en niet in academische abstracties.

Als je de gedrukte editie bij Manning koopt, krijg je er ook een gratis e-book (PDF of ePub) bij, plus toegang tot hun online liveBook-versie. Het liveBook-platform zelf bevat een AI-assistent die je vragen in meerdere talen kan beantwoorden, zodat je tijdens het lezen voorbeelden kunt bekijken, door de tekst kunt zoeken en onderwerpen kunt verduidelijken.

De belangrijkste Spring AI-functies voor AI-toepassingen op bedrijfsniveau

Naast het boek biedt het Spring AI-framework een uitgebreide set functies die specifiek zijn afgestemd op AI-toepassingen van productieniveau. Het gaat niet alleen om het behalen van een LLM-diploma; het gaat om het bouwen van complete systemen die veilig, observeerbaar, testbaar en overdraagbaar zijn tussen verschillende aanbieders en omgevingen.

Diezelfde mate van flexibiliteit geldt ook voor vectoropslag. Met ondersteuning voor Apache Cassandra, Azure Vector Search, Chroma, Milvus, MongoDB Atlas, Neo4j, Oracle, PostgreSQL/PGVector, Pinecone, Qdrant, Redis, Weaviate en andere kunt u RAG en semantisch zoeken implementeren zonder uw app aan één specifieke opslagoplossing te hoeven koppelen. Een draagbare API en expressieve metadatafilters maken het eenvoudiger om complexe gelijkenisquery's uit te voeren.

Tools en functieaanroepen zijn volwaardige onderdelen van Spring AI. Modellen kunnen de uitvoering van client-side tools en functies aanvragen om realtime data op te halen of acties te activeren. Hierdoor verandert uw LLM van een passieve tekstgenerator in een actieve component die API's kan bevragen, databases kan aanroepen of services kan orkestreren via getypte functieaanroepen.

Observeerbaarheid is ingebouwd in het framework, zodat je kunt zien wat je AI achter de schermen doet. Je kunt statistieken verzamelen over tokengebruik, latentie en foutpercentages, gesprekken traceren via je systeem en LLM-activiteit correleren met de rest van je microservices. Dit is cruciaal wanneer AI van experimenten overgaat naar bedrijfskritische workloads.

Spring AI bevat ook een ETL-achtig framework voor het importeren van documenten voor data-engineeringtaken. Het helpt je bij het laden, opdelen en indexeren van documenten in vectoropslag, zodat je RAG-pipelines robuust en herhaalbaar zijn, in plaats van een verzameling ad-hoc scripts.

ChatClient, adviseurs en gespreksmogelijkheden

Op programmeerniveau draaien de meeste interacties met Spring AI om de ChatClient API, een vloeiende interface geïnspireerd op bekende Spring WebClient- en RestClient-patronen. Je bouwt en verzendt prompts, ontvangt reacties, streamt tokens zodra ze binnenkomen en handelt fouten af ​​op een manier die voor Spring-ontwikkelaars meteen vertrouwd aanvoelt.

Adviseurs vormen een andere belangrijke abstractie die veelvoorkomende generatieve AI-patronen omvat. Ze transformeren de data die naar en van LLM's gaat, voegen functionaliteit toe zoals RAG of geheugenbeheer, en zorgen voor portabiliteit tussen modellen en gebruiksscenario's. In plaats van elke prompt of context handmatig te configureren, sluit je Advisors aan om robuuste functionaliteit te verkrijgen met minimale code.

Het gespreksgeheugen wordt beheerd door gespecialiseerde chatgeheugenadviseurs die dialogen over meerdere beurten verwerken. Omdat LLM's zelf geen status hebben en eerdere beurten "vergeten", houden deze adviseurs de gespreksgeschiedenis bij en voegen ze de juiste contextfragmenten toe aan elke prompt. Je kunt kiezen uit verschillende strategieën en zelfs persistent, langetermijngeheugen implementeren met vectorgebaseerde benaderingen.

De combinatie van chatgeheugen en RAG Advisors stelt je in staat om assistenten te bouwen die gedurende meerdere beurten met je documenten kunnen "praten". Een gebruiker kan vervolgvragen stellen, zijn vragen verfijnen en verwijzen naar eerdere delen van het gesprek, terwijl Spring AI automatisch de meest relevante documentfragmenten ophaalt en invoegt bij elk verzoek.

Met prompttemplates is het eenvoudig om prompts te externaliseren en opnieuw te gebruiken. Je definieert generieke sjablonen die parameters accepteren, extra instructies bevatten en het gewenste uitvoerformaat specificeren (bijvoorbeeld JSON dat direct naar Java-objecten wordt omgezet). Voordat de prompt wordt verzonden, vult Spring AI de ontbrekende gegevens in, past de context toe en zorgt ervoor dat de instructies duidelijk zijn voor het model.

RAG, hallucinatiereductie en documentbewuste assistenten

Retrieval Augmented Generation (RAG) is een van de belangrijkste patronen die zowel in het framework als in het boek aan bod komen. Het lost een cruciale beperking van statische LLM's op: ze kennen alleen datgene waarop ze zijn getraind, wat betekent dat ze standaard geen toegang hebben tot uw interne documentatie, klantgegevens of bedrijfseigen kennis.

Met RAG haalt uw applicatie eerst een kleine set documenten op die semantisch vergelijkbaar zijn met de vraag van de gebruiker, en voert deze vervolgens als context in het model in. Spring AI abstraheert veel van dit werk door te integreren met tientallen vectordatabases en een API te bieden waarmee je kunt zoeken op gelijkenis, filteren op metadata en de manier waarop je je content opdeelt en insluit kunt aanpassen.

Correct toegepaste RAG vermindert hallucinaties aanzienlijk. In plaats van te gokken wanneer er informatie ontbreekt of wanneer het model te veel is getraind op generieke internetgegevens, wordt het model gestuurd naar hoogwaardige, domeinspecifieke fragmenten. Het boek beschrijft de use cases "chatten met je documentatie" en "vragen en antwoorden over je documentatie" die dit patroon van begin tot eind illustreren.

Door QuestionAnswerAdvisor en ChatClientJe kunt de volledige RAG-workflow expliciet aansturen of de Advisor het inbedden, ophalen en de contextinjectie voor je laten regelen. Dat geeft je flexibiliteit: begin met de eenvoudige aanpak om snel vooruit te komen en ga vervolgens een niveau lager wanneer je aangepast gedrag of diepgaande optimalisatie nodig hebt.

Omdat Spring AI streaming-responsen ondersteunt, kunnen die documentbewuste antwoorden direct naar een gebruikersinterface worden teruggestuurd zodra ze worden gegenereerd. Dit simuleert in realtime menselijk typen en zorgt voor een betere gebruikerservaring, vooral bij lange antwoorden of een hoge latentie van het model.

Agentische patronen geïnspireerd door antropisch onderzoek

Spring AI implementeert ook een reeks agentpatronen die geïnspireerd zijn door het onderzoek van Anthropic naar het bouwen van effectieve LLM-agenten. De nadruk ligt op eenvoud en combineerbaarheid in plaats van zware, ondoorzichtige agentframeworks, wat goed aansluit bij de eisen van bedrijven voor onderhoudbare en testbare systemen.

Het eerste patroon, de ketenworkflow, verdeelt grote taken in een reeks kleinere, geordende stappen. Elke stap gebruikt zijn eigen prompt, verwerkt de uitvoer van de vorige stap en produceert verfijnde tussenresultaten. In Spring AI ziet dit eruit als het doorlopen van systeemprompts en het aanroepen van... ChatClient Herhaaldelijk, waarbij het vorige antwoord als onderdeel van de volgende invoer wordt doorgegeven, waardoor een duidelijke en uitbreidbare pijplijn ontstaat.

Parallelisatieworkflow houdt in dat meerdere LLM-aanroepen tegelijkertijd worden uitgevoerd en de resultaten daarvan worden samengevoegd. Je kunt het gebruiken voor "sectie" (het opsplitsen van werk in onafhankelijke delen) of "stemmen" (meerdere modelruns dezelfde vraag laten beantwoorden en vervolgens de resultaten combineren). Je zou het model bijvoorbeeld parallel de impact van marktveranderingen op klanten, werknemers, investeerders en leveranciers kunnen laten analyseren en die inzichten vervolgens samenvoegen.

De routingworkflow voegt intelligente dispatching toe aan het geheel. Een LLM classificeert eerst de invoer en bepaalt welke gespecialiseerde prompt of handler deze moet verwerken: vragen over facturering gaan naar een expertprompt, technische problemen naar een andere en algemene vragen naar een algemene helper. De routingworkflow van Spring AI verbindt deze logica met elkaar. ChatClient en een routekaart.

Orchestrator-Workers is een geavanceerder patroon dat nog steeds ongecontroleerde autonomie vermijdt. Een centraal 'orkestrator'-model splitst een complexe taak op in subtaken, waarna gespecialiseerde medewerkers deze subtaken uitvoeren, vaak parallel. Zodra de medewerkers klaar zijn, worden hun resultaten samengevoegd tot een eindresultaat. Spring AI biedt de bouwstenen om dit patroon te implementeren, terwijl de verantwoordelijkheden duidelijk en voorspelbaar blijven.

Tot slot maakt het Evaluator-Optimizer-patroon gebruik van twee samenwerkende modellen. Het ene model fungeert als generator die oplossingen voorstelt, terwijl een tweede model zich gedraagt ​​als criticus of beoordelaar, die de oplossing toetst aan duidelijke criteria en feedback geeft over mogelijke verbeteringen. Deze cyclus gaat door totdat de evaluator tevreden is en een verfijnd antwoord produceert, samen met een overzicht van de evolutie van de oplossing.

Beste werkwijzen, betrouwbaarheid en toekomstige ontwikkeling

De patronen en functies in Spring AI gaan gepaard met duidelijke best practices die voortkomen uit zowel het onderzoek van Anthropic als de praktijkervaring van het Spring-ecosysteem. Het gangbare advies is om te beginnen met de eenvoudigste workflow die mogelijk werkt, en pas complexiteit toe te voegen wanneer dit aantoonbaar waarde toevoegt.

Betrouwbaarheid moet een topprioriteit zijn in elk systeem dat gebruikmaakt van LLM. Dat betekent dat je waar mogelijk gebruik moet maken van typeveilige, gestructureerde uitvoer, reacties moet valideren, robuuste foutafhandeling en herhaalpogingen moet toevoegen en je pipelines moet voorzien van statistieken en logboeken. Als er iets misgaat, moet je kunnen begrijpen waarom en het snel kunnen oplossen.

Ontwikkelaars worden aangemoedigd om de afweging tussen latentie en nauwkeurigheid zorgvuldig te overwegen. Het aaneenschakelen van meerdere stappen of het toevoegen van evaluatielussen kan de kwaliteit aanzienlijk verbeteren, maar verhoogt ook de responstijden en het tokenverbruik. Parallelisatie kan helpen om de snelheid te herstellen, maar alleen wanneer de taken echt onafhankelijk van elkaar zijn.

Toekomstig werk binnen het Spring AI-ecosysteem zal de mogelijkheden op het gebied van patrooncompositie, geavanceerde geheugenstrategieën en toolintegratie verder uitbreiden. Door meerdere patronen te combineren – zoals chaining, routing en evaluator loops – kunt u geavanceerde agents bouwen die toch begrijpelijk blijven. Geavanceerd geheugenbeheer maakt gebruik van persistente context, efficiënte contextvensters en kennisbehoud op de lange termijn.

De integratie van tools en het Model Context Protocol (MCP) is een ander actief onderzoeksgebied. Gestandaardiseerde interfaces voor externe tools en een uitgebreider protocol voor modelcontext betekenen dat agents veilig en flexibel toegang kunnen krijgen tot uw services, API's en gegevensbronnen, allemaal binnen uw governance- en observability-stack.

Spring AI in het bredere platform: Tanzu Gen AI-oplossingen

Voor organisaties die voortbouwen op VMware's Tanzu-stack, vormt Spring AI ook de basis voor Tanzu Gen AI Solutions. Tanzu AI Server, aangedreven door Spring AI, biedt een productiegereedde omgeving voor het implementeren van AI-toepassingen op het Tanzu-platform met bedrijfsbrede beveiliging, governance en schaalbaarheid.

Deze integratie vereenvoudigt de toegang tot modellen zoals Amazon Bedrock Nova via een uniforme interface. In plaats van dat elk team zijn eigen modelverbindingen tot stand brengt, standaardiseert het platform de toegang, het beveiligingsbeleid en de operationele tools. Spring AI zorgt voor de portabiliteit van de modellen, terwijl Tanzu de robuuste infrastructuur, automatische schaling en observability biedt die je van een modern Kubernetes-platform mag verwachten.

Omdat Spring AI verantwoordelijk is voor de abstractie op applicatieniveau, kunnen teams overstappen tussen providers of nieuwe modellen implementeren zonder hun bedrijfslogica te hoeven herschrijven. Dat aanpassingsvermogen is cruciaal in een snel veranderend AI-landschap waar regelmatig nieuwe modellen verschijnen en prijzen of mogelijkheden snel kunnen wijzigen.

De beveiligings- en governancefuncties van Tanzu Gen AI Solutions zorgen ervoor dat deze AI-toepassingen onder dezelfde bedrijfsbrede controlemechanismen vallen als andere microservices. Beleid, toegangscontrole, audit trails en compliance-tools zijn vanzelfsprekend toepasbaar op LLM-workloads, waardoor het uitvoeren van gevoelige of gereguleerde use cases eenvoudiger wordt.

Al deze lagen – framework, boek, patronen en platform – komen samen in hetzelfde doel: Spring-ontwikkelaars in staat stellen om waardevolle AI-functies zoals virtuele assistenten, slim zoeken, tekstsamenvatting en aanbevelingen rechtstreeks aan Java-applicaties toe te voegen, zonder in te leveren op betrouwbaarheid of controle. Met Spring AI in Action als praktische handleiding en Spring AI als technische basis kunt u van experimenten overstappen naar robuuste, door AI aangedreven services, terwijl u binnen het vertrouwde Spring-ecosysteem blijft.