Spring19 Vector Databases - Spring AI Practice 개요Spring AI는 벡터 데이터베이스와의 통합을 지원하여 임베딩된 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 기능을 제공합니다.본문API OverviewDocumentWriter: 벡터 데이터베이스에 문서를 쓰는 기능을 제공해야 하는 인터페이스입니다. Consumer>를 구현합니다.VectorStore: 벡터 데이터베이스와 상호작용하는 핵심 인터페이스입니다. 벡터의 저장, 검색, 삭제 등의 기능을 제공합니다. DocumentWriter를 확장합니다.add(List documents): Document 객체 리스트를 벡터 데이터베이스에 추가합니다.accept(List documents): Document 객체 리스트를 벡터 데이터베이스에 추가하는 Consumer 메서드입니다.delete(List id.. 2025. 10. 2. Embeddings Model API - Spring AI Practice 개요Spring AI는 Embeddings Model API를 통해 다양한 AI 기반 임베딩 모델과 통합할 수 있는 기능을 제공합니다.본문EmbeddingsEmebeddings은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 부동 소수점 숫자 배열로 표현하는 기술입니다. 이러한 표현은 기계 학습 모델이 데이터를 이해하고 처리하는 데 도움이 되며 Vector라고 불립니다. Embeddings은 검색, 추천 시스템, 분류, 군집화 등 다양한 AI 및 NLP 작업에 활용됩니다.Design of the Embeddings Model APIPortability: Spring의 모듈화 및 상호 교환성 원칙을 준수하여 다양한 Embeddings 모델을 쉽게 통합할 수 있도록 설계되었습니다.Simplicity: 사.. 2025. 10. 2. Adivisors API - Spring AI Practice 개요Spring AI Advisors API는 Spring AI에서 가로채고 수정하고 확장할 수 있는 강력한 메커니즘을 제공합니다.본문Core Components출처: https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/advisors.html#_core_componentsadvisorCall(), advisorStream(): Advisor의 핵심 메서드로 프롬프트를 보내기 전에 검사, 정의, 확장하고 응답을 받은 후 응답 검사, 처리 오류 처리 등을 수행합니다.getOrder(): Advisor의 실행 순서를 정의합니다. 낮은 값이 먼저 실행됩니다.getName(): Advisor의 이름을 반환합니다.Advisors Flow출처: https://docs.spring.i.. 2025. 10. 2. Image Model API - Spring AI Practice 개요Spring AI는 Image Model API를 통해 다양한 AI 기반 이미지 생성 모델과 통합할 수 있는 기능을 제공합니다.본문Image Model InterfaceImage Model Interface는 call 메서드를 통해 ImagePrompt를 입력받아 ImageResponse를 반환합니다. Model 인터페이스를 확장하여 일관된 구조를 유지합니다.@FunctionalInterfacepublic interface ImageModel extends Model { ImageResponse call(ImagePrompt request);}ImagePromptImagePrompt는 ModelRequest 인터페이스를 구현하며, 이미지 생성에 필요한 메시지와 옵션을 포함합니다.public cl.. 2025. 9. 18. 이전 1 2 3 4 5 다음
