引言
随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的企业和开发者开始关注如何将AI技术应用到实际业务中。阿里云作为国内领先的云服务提供商，推出了多款AI开发框架，旨在降低AI技术的使用门槛，让更多开发者能够轻松上手，将AI技术应用到实际项目中。本文将揭秘阿里云AI开发框架，探讨其如何让AI技术触手可及。
阿里云AI开发框架概述
阿里云AI开发框架主要包括以下几款：
- Spring AI Alibaba：基于Spring AI构建，提供高层次的AI API抽象与云原生基础设施集成方案，帮助Java开发者快速构建AI应用。
- Qwen-Agent：基于Qwen语言模型，支持智能体执行复杂任务，并提供多种高级功能，赋能开发者构建更强大的AI智能体。
- 通义千问：提供大模型服务对接能力，包括主流开源与阿里云通义大模型服务（百炼）等。
Spring AI Alibaba：Java开发者AI应用利器
Spring AI Alibaba是一款Java语言实现的AI应用开发框架，旨在简化Java AI应用程序开发。以下是Spring AI Alibaba的核心特性：
核心特性
- 高阶抽象Fluent API：提供ChatClient等开发复杂AI应用的高阶抽象API。
- 多种大模型服务对接能力：支持多种大模型服务对接，包括主流开源与阿里云通义大模型服务。
- 支持多种模型类型：支持聊天、文生图、音频转录、文生语音等模型类型。
- 支持同步和流式API：支持同步和流式API，灵活切换底层模型服务。
- 支持Structured Output：支持将AI模型输出映射到POJOs。
- 支持矢量数据库存储与检索：支持矢量数据库存储与检索。
- 支持函数调用：支持函数调用。
- 支持构建AI Agent所需工具调用和对话内存记忆能力：支持构建AI Agent所需工具调用和对话内存记忆能力。
- 支持RAG开发模式：支持RAG开发模式，包括离线文档处理等。
示例代码
以下是一个使用Spring AI Alibaba构建智能机票助手的示例代码：
// 创建ChatClient实例
ChatClient chatClient = new ChatClient();
// 发送查询请求
String response = chatClient.query("查询北京到上海的机票");
// 打印查询结果
System.out.println(response);
Qwen-Agent：AI智能体构建利器
Qwen-Agent是一个基于Qwen语言模型的AI框架，支持智能体执行复杂任务，并提供多种高级功能。以下是Qwen-Agent的核心特性：
核心特性
- 指令遵循、工具使用、规划、记忆等能力：基于Qwen现有语言模型，支持智能体执行复杂任务。
- RAG（检索增强生成）：支持RAG开发模式，包括离线文档处理等。
- 代码解释器：集成代码解释器，方便开发者进行代码调试。
- 专用数学推理：基于Qwen2.5-Math的专用数学推理。
示例代码
以下是一个使用Qwen-Agent构建智能助手的示例代码：
# 创建Qwen-Agent实例
agent = QwenAgent()
# 发送指令
response = agent.send("帮我查询北京到上海的机票")
# 打印查询结果
print(response)
总结
阿里云AI开发框架为开发者提供了丰富的API和工具，降低了AI技术的使用门槛，让更多开发者能够轻松上手，将AI技术应用到实际项目中。通过Spring AI Alibaba和Qwen-Agent等框架，开发者可以快速构建智能应用，推动AI技术在各个领域的应用和发展。