Spring AI 特点
Spring AI 是由 Spring 框架中的大数据、机器学习和人工智能相关工具和库集成发展而来的。它并不是一个独立的框架，而是 Spring 生态系统中对 AI/ML 的支持。以下是一些 Spring 框架中与 AI 相关的特点或功能：
Spring Data：简化了与数据源的交互，特别是对于大数据存储系统如 Hadoop、Cassandra 和 MongoDB 等。对于 AI 和 ML 项目，这提供了便捷的数据访问层。
Spring Cloud：提供对微服务的支持，使得可以方便地集成各种机器学习服务和应用，这在构建复杂的 AI 系统时特别有用。
集成机器学习库：通过 Spring Boot 和 Spring Batch 等，开发者可以集成不同的机器学习库（如 TensorFlow 或 PyTorch），从而实现模型的部署和调度。
Spring Boot：凭借其强大的自动化配置能力，可以轻松创建和运行 AI 服务应用。
一致的开发模式：Spring 提供了一套一致的编程模型，这有助于开发人员快速掌握和应用与 AI 相关的功能，同时与其他 Spring 应用保持一致性。
RESTful 服务：Spring 提供了构建 RESTful 服务的强大支持，这有助于暴露机器学习模型的预测服务。
尽管 Spring 本身并不专注于 AI，但它作为一个生态系统，可以帮助开发者更好的集成和使用各种 AI 相关的技术和服务。