Spring Boot AI Entegrasyonu

Spring AI, AI mühendisliği için Spring’in taşınabilirlik ve modüler tasarım ilkelerini AI iş yüklerine uygulayan bir çerçevedir. Tanıdık Spring kalıpları ve POJO’ları kullanarak AI odaklı uygulamalar geliştirmenizi sağlar.

🌟 Neden Spring AI Kullanılmalı?

• Sağlayıcıdan bağımsız taşınabilirlik: Kodunuzu bir kez yazın, AI sağlayıcıları (OpenAI, Anthropic, Azure vb.) arasında değiştirmeler yapmadan geçiş yapın.
• POJO tabanlı tasarım: AI girdi ve çıktılarınızı düz Java/Kotlin nesneleri olarak modelleyerek tür güvenliği ve kolay entegrasyon sağlayın.
• Yapılandırılmış çıktılar: Model yanıtlarını alan nesnelerinize otomatik olarak eşleyin.
• Vektör veri deposu entegrasyonu: Chroma, Pinecone, Redis gibi önde gelen vektör veritabanları için birleşik API desteği.
• Araç/fonksiyon çağrısı: LLM’lerin gerçek zamanlı veri için özel fonksiyonları veya servisleri çağırmasına izin verin.
• Gözlemlenebilirlik ve değerlendirme: AI işlemlerini izlemeniz ve halüsinasyonları tespit etmeniz için yerleşik metrikler ve değerlendirme araçları.
• Sohbet soyutlamaları: WebClient benzeri akıcı bir ChatClient API’si ile chat agentlar oluşturun.
• Retrieval-augmented generation (RAG): Advisorler ve bellek API’leri ile belgelere dayalı QA ve geçmiş sohbete dayalı sohbeti basitleştirin.

🌟 Ön Koşullar

Aşağıdakilere sahip olduğunuzdan emin olun:

• ☕ Java Development Kit (JDK) 17+
• 📦 Maven veya Gradle kurulumu
• 🐳 Spring Boot 3+
• 🔑 OpenAI API Anahtarı (çevre değişkeni OPENAI_API_KEY olarak tanımlı)

🛠️ Adım 1: Bağımlılıkları Ekleyin

Spring AI OpenAI başlatıcısı, Spring Web ve Lombok’u projenize ekleyin.

• Maven
• Gradle

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <scope>provided</scope>
  </dependency>
</dependencies>

plugins {
  id 'org.springframework.boot' version '3.2.0'
}

dependencies {
  implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
  implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-openai'
  compileOnly 'org.projectlombok:lombok'
  annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok'
}

📋 Adım 2: Yapılandırma

application.yml dosyanıza OpenAI anahtarınızı ve ChatClient model ayarlarını ekleyin:

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: gpt-4.1-mini

📖 Adım 3: Servis Katmanını Uygulama

ChatClient.Builder ile ChatClient’i oluşturup sarmalayan bir AIService sınıfı yazın.

• Java
• Kotlin

package com.example.ai.service;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class AIService {
    private final ChatClient chatClient;

    public AIService(ChatClient.Builder builder) {
        this.chatClient = builder.build();
    }

    public String getJoke(String topic) {
        return chatClient.prompt()
                .user(u -> u.text("Tell me a joke about {topic}").param("topic", topic))
                .call()
                .content();
    }
}

package com.example.ai.service

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient
import org.springframework.stereotype.Service

@Service
class AIService(builder: ChatClient.Builder) {
    private val chatClient: ChatClient = builder.build()

    fun getJoke(topic: String): String =
        chatClient.prompt()
            .user { it.text("Tell me a joke about {topic}").param("topic", topic) }
            .call()
            .content()

📘 Adım 4: REST Controller Oluşturma

AIService’i HTTP üzerinden sunmak için bir ChatController sınıfı oluşturun.

• Java
• Kotlin

package com.example.ai.controller;

import com.example.ai.service.AIService;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class ChatController {

    private final AIService aiService;

    public ChatController(AIService aiService) {
        this.aiService = aiService;
    }

    @GetMapping("/joke")
    public String getJoke(@RequestParam(defaultValue = "dogs") String topic) {
        return aiService.getJoke(topic);
    }
}

package com.example.ai.controller

import com.example.ai.service.AIService
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController

@RestController
class ChatController(private val aiService: AIService) {

    @GetMapping("/joke")
    fun getJoke(@RequestParam(defaultValue = "dogs") topic: String): String =
        aiService.getJoke(topic)

▶️ Uygulamayı Çalıştırma

Spring Boot uygulamanızı başlatın:

./mvnw spring-boot:run
# veya
gradle bootRun

🧪 Entegrasyonu Test Etme

HTTP üzerinden servisinizi çağırın:

curl -X GET "http://localhost:8080/joke?topic=dogs"
# AI modelinin döndürdüğü köpek şakası

Spring AI’nin ChatClient API’si, güçlü LLM yeteneklerini tanıdık Spring paradigmasıyla harmanlayarak AI entegrasyonunu basit hale getirir.