Spring AIは、JavaおよびSpring Bootアプリケーション向けに、言語モデルやAIサービスと連携するための包括的なフレームワークを提供します。チャット完了、テキスト完了、埋め込み、関数呼び出し用の標準化されたクライアントインターフェースがあります。開発者はプロバイダーを簡単に設定し、プロンプトをカスタマイズし、結果をリアクティブにストリームし、検索強化パイプラインに組み込むことができます。モデルの抽象化、エラーハンドリング、メトリクスのサポートも内蔵されており、エンタープライズレベルのアプリケーションで高度なAIエージェントや会話体験の構築、テスト、デプロイを簡素化します。

ragChatbotは、開発者向けに設計されたフレームワークで、検索増強生成型のチャットボット作成を効率化します。LangChainのパイプラインとOpenAIや他のLLM APIを統合し、カスタムドキュメントコーパスに対する問い合わせを処理します。ユーザーはPDF、DOCX、TXTなどのファイルをアップロードし、テキストを自動抽出、一般的なモデルを用いて埋め込みを生成できます。FAISS、Chroma、Pineconeなどの複数のベクトルストアをサポートし、効率的な類似検索を行います。多ターンの会話記憶層、柔軟なプロンプトテンプレートと検索戦略のカスタマイズ機能も備えています。CLIやウェブインターフェースを使ってデータ取り込みや検索パラメータの設定、会話サーバの起動が可能で、文脈に沿った正確な回答を提供します。

基本的に、進化したRAGは開発者にモジュラーアーキテクチャを提供し、RAGワークフローを実装します。フレームワークは、ドキュメント取り込み、チャンク戦略、埋め込み生成、ベクターストアの永続化、およびLLM呼び出しのための差し込み可能なコンポーネントを備えています。このモジュール性により、埋め込みバックエンド（OpenAI、HuggingFaceなど）やベクターデータベース（FAISS、Pinecone、Milvus）を組み合わせて使用できます。進化したRAGにはバッチユーティリティ、キャッシュ層、精度/リコール指標用の評価スクリプトも含まれています。一般的なRAGパターンを抽象化することで、ボイラープレートコードを削減し、実験を加速させ、知識ベースのチャットボットや企業の検索、大規模ドキュメントの動的要約に最適です。