SpringAI - Models（三）

非聊天模型

ImageModel

非聊天模型没有像聊天模型那样有ChatClient的使用，而是直接使用相应的Model来进行交互。
比如图像模型ImageModel。当然也对应有提示ImagePrompt和选项参数ImageOptions。
提示词是通过ImageMessage来进行封装，整体思想与聊天模型基本一致。

简单实用一下OpenAiImageModel

public class ImageModelExample {

    private final OpenAiImageModel imageModel;

    public void example() {
        ImageResponse imageResponse = imageModel.call(new ImagePrompt(
                "一台蓝色的奥迪S5",
                OpenAiImageOptions.builder()
                        .model("gpt-image-1")
                        .user("test")
                        .quality("auto")
                        .height(256)
                        .height(1024)
                        .build()));
        log.info("\nImage model response -> \n{}", imageResponse);
    }
}

然后因为OpenAI没有充值，图像模型不能使用，所以就只返回了一个报错。
这里只是简单了解一下，不做多记录了。

EmbeddingModel

EmbeddingModel是SpringAI提供的嵌入模型。
嵌入模型可能在后续学习向量数据库的时候会使用到，将内容转为嵌入向量进行存储，然后进行语意查询。
下面是官方的一个结构图，大概看看。整体与其他模型基本一致的，

也不多做记录了，简单记录一个OpenAiEmbeddingModel调用案例。

public class EmbeddingModelExample {

    private final OpenAiEmbeddingModel embeddingModel;

    public void example() {
        EmbeddingResponse embeddingResponse = embeddingModel.call(
                new EmbeddingRequest(List.of("AI应用开发者"),
                        OpenAiEmbeddingOptions.builder()
                                .model("text-embedding-ada-002")
                                .user("test-1")
                                .build()));
        log.info("\nEmbedding model response -> \n{}", embeddingResponse);
    }
}

结果一样，没有余额，也是返回的报错。

总结

简单了解一下SpringAI提供的其他模型的使用。
各个模型整体思想，代码结构等基本都是一致的。

最后

简单了解一下SpringAI除了聊天模型，也提供其他模型的使用，只是相对来说没有那么丰富。
对于SpringAI模型的学习到这里结束，后面继续学习与聊天模型交互之间的聊天记忆。
所有案例的源码，都会提交在GitHub上。本次案例包：com.spring.ai.example.models.three