1. Введение в Spring AI и архитектура AI-приложений
Введение в Spring AI и архитектура AI-приложений
Зачем Spring AI в Java-проектах
Большие языковые модели (LLM) умеют генерировать текст, отвечать на вопросы, анализировать документы и писать код. Но сама модель — это только часть решения. Реальное приложение должно:
Spring AI — это проект экосистемы Spring, который помогает строить такие приложения привычными средствами Spring и Spring Boot: через конфигурацию, бины, автоконфигурацию, тестирование и наблюдаемость.
Полезные источники:
Что такое Spring AI
Spring AI — это набор абстракций и интеграций, который стандартизирует работу с AI-компонентами в приложении Spring.
В практических терминах Spring AI помогает:
Чтобы дальше не было неизвестных терминов, договоримся о базовых понятиях.
Базовые понятия простыми словами
LLM
LLM (Large Language Model) — модель, которая по входному тексту генерирует продолжение (ответ). В приложениях это выглядит как диалог: вы отправляете сообщения, модель возвращает сообщение.
Промпт
Промпт — текстовая инструкция для модели. Обычно состоит из:
Качество промпта сильно влияет на результат, поэтому промпт — часть архитектуры.
Токены
Токены — условные «кусочки текста», которыми модель измеряет вход и выход. Это важно по двум причинам:
Эмбеддинги
Эмбеддинг — числовое представление текста. Смысл: похожие по смыслу тексты получают «похожие» векторы. Это используется для семантического поиска.
Векторное хранилище
Векторное хранилище (vector store) — база данных, которая хранит эмбеддинги и умеет быстро находить ближайшие по смыслу фрагменты.
RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, где перед генерацией ответа мы:
RAG снижает риск «галлюцинаций» (выдуманных фактов), потому что модель получает конкретные источники.
Из чего состоит типичное AI-приложение
AI-приложение на Spring чаще всего можно разложить на слои.
!Общая схема компонентов: приложение, LLM, поиск по знаниям и внешние инструменты
Слой API
Это вход в систему:
Задача слоя API — принять запрос, провалидировать, передать в бизнес-логику и вернуть результат.
Слой AI-сервиса
Это «мозг» интеграции с моделью. Обычно здесь живут:
Важно: бизнес-логика должна быть в вашем сервисе, а LLM — только инструмент.
Слой данных и контекста
Сюда относятся:
Провайдеры моделей и внешние инструменты
Провайдеры — это сервисы, где живут модели. Например:
Инструменты (tools) — это ваши вызовы наружу: базы данных, HTTP-сервисы, расчёты, создание заявок, поиск по каталогу.
Два основных сценария: чат и RAG
Сценарий A: простой чат
Подходит, когда:
Поток запроса обычно такой:
Риск: модель может отвечать уверенно, но неверно, если вопрос требует точных внутренних данных.
Сценарий B: RAG (поиск + генерация)
Подходит, когда нужно отвечать по вашим документам: регламенты, инструкции, база знаний, спецификации.
!Как данные превращаются в индекс и как затем выполняется поиск и генерация ответа
Поток запроса:
Ключевой архитектурный вывод: качество RAG зависит не только от модели, но и от данных — как вы разбили документы на фрагменты, что индексировали, как фильтруете доступ.
Tool calling: когда модель должна не «болтать», а действовать
Часть задач не решается генерацией текста. Например:
В таких случаях применяется схема tool calling (в разных системах называется по-разному): модель предлагает вызвать инструмент, приложение вызывает инструмент, затем модель формирует финальный ответ на основе результата.
Чтобы это было безопасно:
Память диалога и состояние
В диалоговых системах важен контекст: что было сказано ранее. Есть два подхода:
Архитектурно важно учитывать:
Нефункциональные требования: что обычно ломает AI-приложения
Наблюдаемость
Без логирования и метрик невозможно понять, почему ответы стали хуже или дороже. На практике полезно фиксировать:
Важно: логировать нужно аккуратно, не складывая секреты и персональные данные в логи.
Надёжность
LLM — внешний сервис, а значит бывают:
Типовые меры:
Безопасность
Критичные риски:
Базовые меры:
Как Spring AI помогает архитектурно
Spring AI ценен тем, что приводит AI-интеграции к привычному для Spring стилю:
Цель курса — научиться строить приложение так, чтобы смена модели или провайдера была деталью реализации, а не переписыванием всей системы.
Минимальный «скелет» AI-приложения
В следующих статьях мы будем собирать проект постепенно, но уже сейчас полезно держать в голове каркас:
Controller принимает запрос.AiService решает, какой сценарий применить (чат, RAG, tools).Prompt собирается из шаблона, правил и контекста.ChatModel вызывается для генерации.Главная мысль: LLM — это зависимость, а не ядро системы. Ядро — это ваша доменная логика, данные и правила.
Что дальше по курсу
Следующий шаг — перейти от архитектуры к практике:
Эта база позволит дальше уверенно строить RAG, подключать векторные хранилища и инструменты, не превращая проект в набор экспериментальных скриптов.