Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 生成式 AI 嵌入

OCI 生成式 AI 服务 提供文本嵌入，支持按需模型或专用 AI 集群。

OCI 嵌入模型页面 和 OCI 文本嵌入页面 提供了在 OCI 上使用和托管嵌入模型的详细信息。

先决条件

添加仓库和 BOM

Spring AI 工件发布在 Maven Central 和 Spring Snapshot 仓库中。请参考 仓库 部分将这些仓库添加到您的构建系统。

为了帮助依赖管理，Spring AI 提供了 BOM（物料清单），以确保在整个项目中使用一致的 Spring AI 版本。请参考 依赖管理 部分将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统。

自动配置

Spring AI 自动配置、starter 模块的 artifact 名称发生了重大变化。请参考 升级说明 获取更多信息。

Spring AI 为 OCI GenAI 嵌入客户端提供了 Spring Boot 自动配置。要启用它，请将以下依赖添加到您的项目 Maven pom.xml 文件中

<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'
}
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 是用于配置与 OCI GenAI 连接的属性前缀。

属性 描述 默认值

spring.ai.oci.genai.authenticationType

认证 OCI 时使用的认证类型。可以是 file、instance-principal、workload-identity 或 simple。

file

spring.ai.oci.genai.region

OCI 服务区域。

us-chicago-1

spring.ai.oci.genai.tenantId

OCI 租户 OCID，用于使用 simple 认证时。

-

spring.ai.oci.genai.userId

OCI 用户 OCID，用于使用 simple 认证时。

-

spring.ai.oci.genai.fingerprint

私钥指纹，用于使用 simple 认证时。

-

spring.ai.oci.genai.privateKey

私钥内容，用于使用 simple 认证时。

-

spring.ai.oci.genai.passPhrase

可选的私钥密码短语，用于使用 simple 认证和受密码短语保护的私钥时。

-

spring.ai.oci.genai.file

OCI 配置文件路径。用于使用 file 认证时。

<用户主目录>/.oci/config

spring.ai.oci.genai.profile

OCI profile 名称。用于使用 file 认证时。

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带有前缀 spring.ai.model.embedding 的顶级属性进行配置。

要启用，设置 spring.ai.model.embedding=oci-genai (默认启用)

要禁用，设置 spring.ai.model.embedding=none (或任何与 oci-genai 不匹配的值)

进行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 或 dedicated。

on-demand

spring.ai.oci.genai.embedding.truncate

如果文本超出嵌入上下文，如何截断。可以是 START 或 END。

END

spring.ai.oci.genai.embedding.model

用于嵌入的模型或模型端点。

-
所有带有前缀 spring.ai.oci.genai.embedding.options 的属性都可以在运行时通过向 EmbeddingRequest 调用添加请求特定的 运行时选项 来覆盖。

运行时选项

OCIEmbeddingOptions 提供了嵌入请求的配置信息。OCIEmbeddingOptions 提供了一个 builder 来创建选项。

启动时使用 OCIEmbeddingOptions 构造函数设置所有嵌入请求使用的默认选项。运行时，您可以通过向 EmbeddingRequest 请求传递一个 OCIEmbeddingOptions 实例来覆盖默认选项。

例如，为特定请求覆盖默认的模型名称

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。这是一个使用 EmbeddingModel 实现的简单 @Controller 类的示例。

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 prefer 不使用 Spring Boot 自动配置，您可以在应用程序中手动配置 OCIEmbeddingModel。为此，请将 spring-oci-genai-openai 依赖添加到您的项目 Maven pom.xml 文件中

<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'
}
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?"));