Spring AI 支持智谱AI的文本嵌入模型。 智谱AI的文本嵌入模型衡量文本字符串的相关性。 嵌入是一个浮点数向量（列表）。两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。

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先决条件

您需要使用智谱AI创建一个API才能访问智谱AI语言模型。 在智谱AI注册页面创建一个帐户，并在API密钥页面生成令牌。 Spring AI项目定义了一个名为spring.ai.zhipu.api-key的配置属性，您应该将其设置为从API密钥页面获取的API Key的值。 您可以在application.properties文件中设置此配置属性： 
spring.ai.zhipu.api-key=<您的智谱AI API密钥>
为了在处理API密钥等敏感信息时增强安全性，您可以使用Spring表达式语言（SpEL）引用环境变量： 
# 在 application.yml 中
spring:
  ai:
    zhipu:
      api-key: ${ZHIPU_API_KEY}

# 在您的环境或 .env 文件中
export ZHIPU_API_KEY=<您的智谱AI API密钥>
您还可以在应用程序代码中以编程方式设置此配置： 
// 从安全来源或环境变量中检索API密钥
String apiKey = System.getenv("ZHIPU_API_KEY");

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添加仓库和BOM

Spring AI的构件发布在Maven Central和Spring Snapshot仓库中。 请参阅构件仓库部分，将这些仓库添加到您的构建系统中。 为了帮助进行依赖管理，Spring AI提供了一个BOM（物料清单），以确保在整个项目中都使用一致的Spring AI版本。请参阅依赖管理部分，将Spring AI BOM添加到您的构建系统中。

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自动配置

Spring AI自动配置、启动器模块的构件名称已发生重大更改。 有关更多信息，请参阅升级说明。
Spring AI为智谱AI Embedding模型提供Spring Boot自动配置。 要启用它，请将以下依赖项添加到项目的Maven pom.xml文件中： 
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-zhipuai</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-zhipuai'
}
请参阅依赖管理部分，将Spring AI BOM添加到您的构建文件中。

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Embedding属性

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重试属性

前缀spring.ai.retry用作属性前缀，可让您配置智谱AI Embedding模型的重试机制。
属性描述默认值
spring.ai.retry.max-attempts最大重试次数。10
spring.ai.retry.backoff.initial-interval指数退避策略的初始休眠持续时间。2 秒
spring.ai.retry.backoff.multiplier退避间隔乘数。5
spring.ai.retry.backoff.max-interval最大退避持续时间。3 分钟
spring.ai.retry.on-client-errors如果为false，则抛出NonTransientAiException，并且不尝试对4xx客户端错误代码进行重试。false
spring.ai.retry.exclude-on-http-codes不应触发重试的HTTP状态代码列表（例如，抛出NonTransientAiException）。空
spring.ai.retry.on-http-codes应触发重试的HTTP状态代码列表（例如，抛出TransientAiException）。空

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连接属性

前缀spring.ai.zhipuai用作属性前缀，可让您连接到智谱AI。
属性描述默认值
spring.ai.zhipuai.base-url要连接的URL。https://open.bigmodel.cn/api/paas
spring.ai.zhipuai.api-keyAPI密钥。-

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配置属性

Embedding自动配置的启用和禁用现在通过前缀为spring.ai.model.embedding的顶级属性进行配置。要启用，请设置 spring.ai.model.embedding=zhipuai (默认启用)要禁用，请设置 spring.ai.model.embedding=none (或任何与zhipuai不匹配的值)此更改是为了允许配置多个模型。
前缀spring.ai.zhipuai.embedding是配置智谱AI的EmbeddingModel实现的属性前缀。
属性描述默认值
spring.ai.zhipuai.embedding.enabled (已移除且不再有效)启用智谱AI Embedding模型。true
spring.ai.model.embedding启用智谱AI Embedding模型。zhipuai
spring.ai.zhipuai.embedding.base-url可选，覆盖spring.ai.zhipuai.base-url以提供特定于Embedding的URL。-
spring.ai.zhipuai.embedding.api-key可选，覆盖spring.ai.zhipuai.api-key以提供特定于Embedding的API密钥。-
spring.ai.zhipuai.embedding.options.model要使用的模型。embedding-2
spring.ai.zhipuai.embedding.options.dimensions维度数量，当模型为embedding-3时，默认值为2048。-
您可以为ChatModel和EmbeddingModel实现覆盖通用的spring.ai.zhipuai.base-url和spring.ai.zhipuai.api-key。 如果设置了spring.ai.zhipuai.embedding.base-url和spring.ai.zhipuai.embedding.api-key属性，则它们优先于通用属性。 同样，如果设置了spring.ai.zhipuai.chat.base-url和spring.ai.zhipuai.chat.api-key属性，则它们优先于通用属性。 如果您想为不同的模型和不同的模型端点使用不同的智谱AI帐户，这将非常有用。
所有以spring.ai.zhipuai.embedding.options为前缀的属性都可以在运行时通过向EmbeddingRequest调用添加特定于请求的Embedding选项来覆盖。

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运行时选项

ZhiPuAiEmbeddingOptions.java提供了智谱AI的配置，例如要使用的模型等。 默认选项也可以使用spring.ai.zhipuai.embedding.options属性进行配置。 在启动时，使用ZhiPuAiEmbeddingModel构造函数设置用于所有Embedding请求的默认选项。 在运行时，您可以通过在EmbeddingRequest中使用ZhiPuAiEmbeddingOptions实例来覆盖默认选项。 例如，要覆盖特定请求的默认模型名称： 
EmbeddingResponse embeddingResponse = embeddingModel.call(
    new EmbeddingRequest(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"),
        ZhiPuAiEmbeddingOptions.builder()
            .model("Different-Embedding-Model-Deployment-Name")
        .build()));

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示例控制器

这将创建一个EmbeddingModel实现，您可以将其注入到您的类中。 这是一个简单的@Controller类的示例，它使用EmbeddingModel实现。 
spring.ai.zhipuai.api-key=您的API密钥
spring.ai.zhipuai.embedding.options.model=embedding-2

@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);
    }
}

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手动配置

如果您不使用Spring Boot，则可以手动配置智谱AI Embedding模型。 为此，请将spring-ai-zhipuai依赖项添加到项目的Maven pom.xml文件中： 
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-zhipuai</artifactId>
</dependency>
或添加到您的Gradle build.gradle构建文件中。 
dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-zhipuai'
}
请参阅依赖管理部分，将Spring AI BOM添加到您的构建文件中。
spring-ai-zhipuai依赖项还提供对ZhiPuAiChatModel的访问。 有关ZhiPuAiChatModel的更多信息，请参阅智谱AI聊天客户端部分。
接下来，创建一个ZhiPuAiEmbeddingModel实例，并使用它来计算两个输入文本之间的相似度： 
var zhiPuAiApi = new ZhiPuAiApi(System.getenv("ZHIPU_AI_API_KEY"));

var embeddingModel = new ZhiPuAiEmbeddingModel(api, MetadataMode.EMBED,
                ZhiPuAiEmbeddingOptions.builder()
                        .model("embedding-3")
                        .dimensions(1536)
                        .build());

EmbeddingResponse embeddingResponse = this.embeddingModel
    .embedForResponse(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"));
ZhiPuAiEmbeddingOptions为Embedding请求提供配置信息。 该选项类提供了一个builder()，以便轻松创建选项。

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