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本节描述了Spring AI使用的核心概念。我们建议仔细阅读,以理解Spring AI实现背后的理念。
AI模型是设计用于处理和生成信息的算法,通常模仿人类的认知功能。通过学习大型数据集中的模式和洞察,这些模型可以生成预测、文本、图像或其他输出,增强各行业的各种应用。
有许多不同类型的AI模型,每种都适用于特定的用例。虽然ChatGPT及其生成性AI能力通过文本输入和输出吸引了用户,但许多模型和公司提供多样化的输入和输出。在ChatGPT之前,很多人对如Midjourney和Stable Diffusion这样的文本到图像生成模型感到着迷。
下表根据输入和输出类型对几种模型进行了分类:
输入 | 输出 | 示例 |
---|---|---|
语言/代码/图像 (多模态) | 语言/代码 | GPT4 - OpenAI, Google Gemini |
语言/代码 | 语言/代码 | GPT 3.5 - OpenAI-Azure Open AI, Google Bard, Meta Llama |
语言 | 图像 | Dall-E - OpenAI + Azure, Deep AI |
语言/图像 | 图像 | Midjourney, Stable Diffusion, RunwayML |
文本 | 数字 | 许多(即嵌入) |
Spring AI最初关注的是处理语言输入并提供语言输出的模型,最初是OpenAI + Azure
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