企业官网建设流程全解析

大连 做 企业网站,网站建设外包给外企,飞机加速器,网站开发搭建合同范本一、Mistral AI 嵌入 Spring AI 支持 Mistral AI 的文本嵌入模型。嵌入是文本的向量化表示#xff0c;通过在高维向量空间中的位置来捕获段落的语义含义。Mistral AI 嵌入 API 为文本提供尖端、最先进的嵌入#xff0c;可用于许多自然语言处理任务。 二、可用模型 Mistral…一、Mistral AI 嵌入Spring AI 支持 Mistral AI 的文本嵌入模型。嵌入是文本的向量化表示通过在高维向量空间中的位置来捕获段落的语义含义。Mistral AI 嵌入 API 为文本提供尖端、最先进的嵌入可用于许多自然语言处理任务。二、可用模型Mistral AI 提供两种嵌入模型每种都针对不同的用例进行了优化选择模型时使用 mistral-embed 处理通用文本内容如文档、文章或用户查询处理代码、技术文档或构建代码感知的 RAG 系统时使用 codestral-embed三、先决条件您需要创建 MistralAI 的 API 来访问其嵌入模型。在 MistralAI 注册页面 创建账户。在 API 密钥页面 生成令牌。Spring AI 项目定义了一个名为 spring.ai.mistralai.api-key 的配置属性您应将其设置为从 console.mistral.ai 获取的 API 密钥值。您可以在 application.properties 文件中设置此配置属性spring.ai.mistralai.api-keyyour-mistralai-api-key为了在处理敏感信息如 API 密钥时增强安全性您可以使用 Spring 表达式语言SpEL来引用环境变量# 在 application.yml 中spring:ai:mistralai:api-key:${MISTRALAI_API_KEY}# 在您的环境或 .env 文件中exportMISTRALAI_API_KEYyour-mistralai-api-key您也可以在应用程序代码中以编程方式设置此配置// 从安全源或环境变量检索 API 密钥StringapiKeySystem.getenv(MISTRALAI_API_KEY);3.1 添加仓库和 BOMSpring AI 工件发布在 Maven Central 和 Spring Snapshot 仓库中。请参阅 工件仓库 部分将这些仓库添加到您的构建系统中。为了帮助管理依赖项Spring AI 提供了一个 BOM物料清单来确保在整个项目中使用一致的 Spring AI 版本。请参阅 依赖管理 部分将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统中。四、自动配置Spring AI 的自动配置和 starter 模块的工件名称发生了重大变化。更多信息请参阅 升级说明。Spring AI 为 MistralAI 嵌入模型提供了 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dependencygroupIdorg.springframework.ai/groupIdartifactIdspring-ai-starter-model-mistral-ai/artifactId/dependency或添加到您的 Gradle build.gradle 构建文件中dependencies{implementationorg.springframework.ai:spring-ai-starter-model-mistral-ai}请参阅 依赖管理 部分将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。4.1 嵌入属性4.1.1 重试属性前缀 spring.ai.retry 用作属性前缀用于配置 Mistral AI 嵌入模型的重试机制。4.1.2 配置属性嵌入自动配置的启用和禁用现在通过顶级属性 spring.ai.model.embedding 前缀进行配置。要启用spring.ai.model.embeddingmistral默认启用要禁用spring.ai.model.embeddingnone或任何与 mistral 不匹配的值进行此更改是为了允许配置多个模型。前缀 spring.ai.mistralai.embedding 是用于配置 MistralAI 的 EmbeddingModel 实现的属性前缀。您可以为 ChatModel 和 EmbeddingModel 实现覆盖通用的 spring.ai.mistralai.base-url 和 spring.ai.mistralai.api-key。如果设置了 spring.ai.mistralai.embedding.base-url 和 spring.ai.mistralai.embedding.api-key 属性则它们优先于通用属性。类似地如果设置了 spring.ai.mistralai.chat.base-url 和 spring.ai.mistralai.chat.api-key 属性则它们优先于通用属性。如果您想为不同模型和不同模型端点使用不同的 MistralAI 账户这会很有用。所有以 spring.ai.mistralai.embedding.options 为前缀的属性都可以在运行时通过向 EmbeddingRequest 调用添加请求特定的 运行时选项 来覆盖。五、运行时选项MistralAiEmbeddingOptions.java 提供了 MistralAI 的配置例如要使用的模型等。默认选项也可以使用 spring.ai.mistralai.embedding.options 属性进行配置。在启动时使用 MistralAiEmbeddingModel 构造函数来设置用于所有嵌入请求的默认选项。在运行时您可以使用 MistralAiEmbeddingOptions 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// 使用 mistral-embed 处理通用文本EmbeddingResponsetextEmbeddingResponseembeddingModel.call(newEmbeddingRequest(List.of(Hello World,World is big and salvation is near),MistralAiEmbeddingOptions.builder().withModel(mistral-embed).build()));// 使用 codestral-embed 处理代码EmbeddingResponsecodeEmbeddingResponseembeddingModel.call(newEmbeddingRequest(List.of(public class HelloWorld {},def hello_world():),MistralAiEmbeddingOptions.builder().withModel(codestral-embed).build()));六、示例控制器这将创建一个 EmbeddingModel 实现您可以将其注入到您的类中。下面是一个简单的 Controller 类示例它使用 EmbeddingModel 实现。spring.ai.mistralai.api-keyYOUR_API_KEY spring.ai.mistralai.embedding.options.modelmistral-embedRestControllerpublicclassEmbeddingController{privatefinalEmbeddingModelembeddingModel;AutowiredpublicEmbeddingController(EmbeddingModelembeddingModel){this.embeddingModelembeddingModel;}GetMapping(/ai/embedding)publicMapembed(RequestParam(valuemessage,defaultValue给我讲个笑话)Stringmessage){varembeddingResponsethis.embeddingModel.embedForResponse(List.of(message));returnMap.of(embedding,embeddingResponse);}}七、手动配置如果不使用 Spring Boot您可以手动配置 MistralAI 嵌入模型。为此请将 spring-ai-mistral-ai 依赖项添加到项目的 Maven pom.xml 文件中dependencygroupIdorg.springframework.ai/groupIdartifactIdspring-ai-mistral-ai/artifactId/dependency或添加到您的 Gradle build.gradle 构建文件中dependencies{implementationorg.springframework.ai:spring-ai-mistral-ai}请参阅 依赖管理 部分将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。spring-ai-mistral-ai 依赖项还提供了对 MistralAiChatModel 的访问权限。有关 MistralAiChatModel 的更多信息请参阅 MistralAI 聊天客户端 部分。接下来创建一个 MistralAiEmbeddingModel 实例并使用它来计算两个输入文本之间的相似性varmistralAiApinewMistralAiApi(System.getenv(MISTRAL_AI_API_KEY));varembeddingModelnewMistralAiEmbeddingModel(this.mistralAiApi,MistralAiEmbeddingOptions.builder().withModel(mistral-embed).withEncodingFormat(float).build());EmbeddingResponseembeddingResponsethis.embeddingModel.embedForResponse(List.of(Hello World,World is big and salvation is near));MistralAiEmbeddingOptions 提供嵌入请求的配置信息。选项类提供了一个 builder() 用于轻松创建选项。