Our Blog
Sharing Our Experiences
- Java project & consultancy
- Cloud Native Development
- AI & IoT
Faros Team
Spring AI: Snelle AI-integratie voor Java-ontwikkelaars
- by Faros Team
- -
- - AI, Development, Java, Spring
Spring AI is een innovatieve uitbreiding van het Spring Framework die het mogelijk maakt om AI-functionaliteit op een veilige, configureerbare en schaalbare manier te integreren in Java-applicaties. In deze blogpost ontdek je hoe Spring AI werkt, welke AI-concepten het ondersteunt, en hoe je het kunt inzetten in je eigen projecten.
Wat is Spring AI?
Spring AI brengt de kracht van AI naar het Spring ecosysteem. Het biedt ondersteuning voor populaire AI-modellen en providers, en maakt het eenvoudig om functionaliteiten zoals chat, embeddings, tekstgeneratie, audio-analyse en moderatie te integreren via gestandaardiseerde Spring Boot starters.
Voorbeeld Maven dependency:
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-model-{name}</artifactId>
</dependency>
Kernconcepten binnen AI en Spring AI
Large Language Models (LLMs)
LLMs zijn AI-modellen die getraind zijn op grote hoeveelheden tekst en in staat zijn om mensachtige taal te begrijpen en genereren. Ze werken op basis van tokens en voorspellen het volgende woord in een zin. Spring AI maakt het eenvoudig om deze modellen aan te spreken via gestandaardiseerde interfaces.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG combineert informatieopzoeking met tekstgeneratie. Het model zoekt eerst relevante informatie in externe bronnen zoals documenten of vector databases, en gebruikt die om een antwoord te genereren. Dit vermindert hallucinerende antwoorden en verhoogt de betrouwbaarheid.
Model Context Protocol (MCP)
MCP biedt een gestandaardiseerde manier voor AI-systemen om data op te vragen of functies aan te roepen. Spring AI ondersteunt zowel MCP-client als MCP-server integraties, inclusief auto-configuratie voor Spring Boot.
Structured Output en Vector Stores
Spring AI ondersteunt structured output, waarbij AI-antwoorden direct worden gemapt naar Java-objecten (POJOs). Daarnaast biedt het ondersteuning voor vector databases, essentieel voor RAG-scenario’s. Hiermee kun je ongestructureerde data opslaan als vectoren en snel gelijkaardige informatie opzoeken.
Voorbeeld dependency voor vector store:
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-vector-store-{name}</artifactId>
</dependency>
Advisors API: AI-interacties verrijken
De Advisors API biedt een flexibele manier om AI-interacties te verrijken en te controleren. Enkele krachtige voorbeelden:
SimpleLoggerAdvisor: logt AI-verzoeken en -antwoorden.
MessageChatMemoryAdvisor: voegt gespreksgeschiedenis toe.
QuestionAnswerAdvisor: gebruikt een vector store voor vraag-en-antwoordfunctionaliteit.
SafeGuardAdvisor: voorkomt ongepaste output.
Tool & Function Calling in AI-applicaties
Spring AI ondersteunt tool calling, waarbij AI-modellen externe tools kunnen aanroepen om informatie op te halen of acties uit te voeren. Dit is cruciaal voor scenario’s zoals:
Informatieopvraging: bijvoorbeeld het weer, nieuws of databasequery’s.
Acties uitvoeren: zoals het boeken van een vlucht of het genereren van code.
De tool calling logica wordt geïmplementeerd in de clientapplicatie; het model doet enkel een verzoek.
Agentic Systems en Workflows
Spring AI ondersteunt zowel:
Workflows: voorspelbare processen met vaste stappen.
Agents: dynamische systemen waarbij het model zelf beslist welke tools te gebruiken.
Er zijn verschillende workflowtypes zoals chaining, parallelisatie, routing en orchestrator-worker modellen.
Model Evaluatie en Validatie
Spring AI biedt evaluatie-tools om AI-antwoorden te controleren op relevantie en feitelijke juistheid:
RelevancyEvaluator: beoordeelt of een antwoord relevant is voor de context.
FactCheckingEvaluator: controleert of een antwoord feitelijk correct is.
Deze evaluaties kunnen worden uitgevoerd door aparte, efficiënte AI-modellen zoals Minicheck.
Conclusie: Spring AI als brug tussen Java en AI
Spring AI biedt een robuuste en flexibele manier om AI-functionaliteit te integreren in Java-applicaties. Door gebruik te maken van bekende Spring-principes zoals dependency injection, auto-configuratie en starters, verlaagt het de drempel voor ontwikkelaars om met AI aan de slag te gaan.
Of je nu werkt aan een chatbot, een document-analyseplatform of een intelligente workflow, Spring AI biedt de bouwstenen om AI op een betrouwbare en schaalbare manier te integreren. Dankzij ondersteuning voor LLMs, RAG, MCP, vector stores en evaluatiecomponenten is Spring AI klaar voor de toekomst van AI-gedreven softwareontwikkeling.
Share this post
