Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GenAI 嵌入
OCI GenAI 服务 提供按需模型或专用 AI 集群的文本嵌入。
OCI 嵌入模型页面 和 OCI 文本嵌入页面 提供了有关在 OCI 上使用和托管嵌入模型的详细信息。
自动配置
Spring AI 自动配置、启动器模块的构件名称发生了重大变化。 请参考 升级说明 了解更多信息。 |
Spring AI 为 OCI GenAI 嵌入客户端提供了 Spring Boot 自动配置。
要启用它,请在项目的 Maven pom.xml
文件中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-model-oci-genai</artifactId>
</dependency>
或添加到您的 Gradle build.gradle
构建文件中。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-oci-genai'
}
提示:请参考 依赖管理 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。
嵌入属性
前缀 spring.ai.oci.genai
是配置与 OCI GenAI 连接的属性前缀。
属性 | 描述 | 默认值 |
---|---|---|
spring.ai.oci.genai.authenticationType |
在向 OCI 进行身份验证时使用的身份验证类型。可以是 |
file |
spring.ai.oci.genai.region |
OCI 服务区域。 |
us-chicago-1 |
spring.ai.oci.genai.tenantId |
OCI 租户 OCID,在使用 |
- |
spring.ai.oci.genai.userId |
OCI 用户 OCID,在使用 |
- |
spring.ai.oci.genai.fingerprint |
私钥指纹,在使用 |
- |
spring.ai.oci.genai.privateKey |
私钥内容,在使用 |
- |
spring.ai.oci.genai.passPhrase |
可选的私钥密码,在使用 |
- |
spring.ai.oci.genai.file |
OCI 配置文件路径。在使用 |
<用户主目录>/.oci/config |
spring.ai.oci.genai.profile |
OCI 配置文件名称。在使用 |
DEFAULT |
spring.ai.oci.genai.endpoint |
可选的 OCI GenAI 端点。 |
- |
嵌入自动配置的启用和禁用现在通过前缀为 要启用,spring.ai.model.embedding=oci-genai(默认启用) 要禁用,spring.ai.model.embedding=none(或任何不匹配 oci-genai 的值) 此更改是为了允许多个模型的配置。 |
前缀 spring.ai.oci.genai.embedding
是配置 OCI GenAI 的 EmbeddingModel
实现的属性前缀
属性 | 描述 | 默认值 |
---|---|---|
spring.ai.oci.genai.embedding.enabled(已移除且不再有效) |
启用 OCI GenAI 嵌入模型。 |
true |
spring.ai.model.embedding |
启用 OCI GenAI 嵌入模型。 |
oci-genai |
spring.ai.oci.genai.embedding.compartment |
模型分区 OCID。 |
- |
spring.ai.oci.genai.embedding.servingMode |
要使用的模型服务模式。可以是 |
on-demand |
spring.ai.oci.genai.embedding.truncate |
如果文本超出嵌入上下文,如何截断文本。可以是 |
END |
spring.ai.oci.genai.embedding.model |
用于嵌入的模型或模型端点。 |
- |
提示:所有以 spring.ai.oci.genai.embedding.options
为前缀的属性都可以通过在 EmbeddingRequest
调用中添加请求特定的 运行时选项 在运行时被覆盖。
运行时选项
OCIEmbeddingOptions
提供嵌入请求的配置信息。
OCIEmbeddingOptions
提供了一个构建器来创建选项。
在启动时使用 OCIEmbeddingOptions
构造函数设置用于所有嵌入请求的默认选项。
在运行时,您可以通过在 EmbeddingRequest
请求中传递 OCIEmbeddingOptions
实例来覆盖默认选项。
例如,要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"),
OCIEmbeddingOptions.builder()
.model("my-other-embedding-model")
.build()
));
示例代码
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.oci.genai.embedding.model=<your model>
spring.ai.oci.genai.embedding.compartment=<your model compartment>
@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
如果您不想使用 Spring Boot 自动配置,您可以在应用程序中手动配置 OCIEmbeddingModel
。
为此,请在项目的 Maven pom.xml
文件中添加 spring-oci-genai-openai
依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-oci-genai-openai</artifactId>
</dependency>
或添加到您的 Gradle build.gradle
构建文件中。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-oci-genai-openai'
}
提示:请参考 依赖管理 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。
接下来,创建一个 OCIEmbeddingModel
实例并使用它来计算两个输入文本之间的相似度:
final String EMBEDDING_MODEL = "cohere.embed-english-light-v2.0";
final String CONFIG_FILE = Paths.get(System.getProperty("user.home"), ".oci", "config").toString();
final String PROFILE = "DEFAULT";
final String REGION = "us-chicago-1";
final String COMPARTMENT_ID = System.getenv("OCI_COMPARTMENT_ID");
var authProvider = new ConfigFileAuthenticationDetailsProvider(
this.CONFIG_FILE, this.PROFILE);
var aiClient = GenerativeAiInferenceClient.builder()
.region(Region.valueOf(this.REGION))
.build(this.authProvider);
var options = OCIEmbeddingOptions.builder()
.model(this.EMBEDDING_MODEL)
.compartment(this.COMPARTMENT_ID)
.servingMode("on-demand")
.build();
var embeddingModel = new OCIEmbeddingModel(this.aiClient, this.options);
List<Double> embedding = this.embeddingModel.embed(new Document("How many provinces are in Canada?"));