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Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GenAI Embeddings

Deepseek 3.2 中英对照 OCI GenAI Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GenAI Embeddings

OCI GenAI Service 提供文本嵌入功能，支持按需使用模型或专用的 AI 集群。

OCI 嵌入模型页面 和 OCI 文本嵌入页面 提供了关于在 OCI 上使用和托管嵌入模型的详细信息。

先决条件​

添加仓库和 BOM​

Spring AI 工件已发布至 Maven Central 和 Spring Snapshot 仓库。请参阅工件仓库章节，将这些仓库添加至您的构建系统。

为了帮助进行依赖管理，Spring AI 提供了一个物料清单（BOM），以确保在整个项目中使用的 Spring AI 版本保持一致。请参考依赖管理 部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统中。

自动配置​

备注

Spring AI 的自动配置以及 starter 模块的 artifact 名称发生了重大变更。更多详情请参阅 升级说明。

Spring AI 为 OCI GenAI Embedding Client 提供了 Spring Boot 自动配置。要启用此功能，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-oci-genai</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-oci-genai'
}
提示

请参考依赖管理部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

嵌入属性​

前缀 spring.ai.oci.genai 是用于配置 OCI GenAI 连接的属性前缀。

属性描述默认值
spring.ai.oci.genai.authenticationType连接到 OCI 时使用的认证类型。可选值为 file、instance-principal、workload-identity 或 simple。file
spring.ai.oci.genai.regionOCI 服务区域。us-chicago-1
spring.ai.oci.genai.tenantIdOCI 租户 OCID，在使用 simple 认证时使用。-
spring.ai.oci.genai.userIdOCI 用户 OCID，在使用 simple 认证时使用。-
spring.ai.oci.genai.fingerprint私钥指纹，在使用 simple 认证时使用。-
spring.ai.oci.genai.privateKey私钥内容，在使用 simple 认证时使用。-
spring.ai.oci.genai.passPhrase可选的私钥密码，在使用 simple 认证且私钥受密码保护时使用。-
spring.ai.oci.genai.fileOCI 配置文件路径。在使用 file 认证时使用。<用户主目录>/.oci/config
spring.ai.oci.genai.profileOCI 配置文件中的配置名称。在使用 file 认证时使用。DEFAULT
spring.ai.oci.genai.endpoint可选的 OCI GenAI 服务端点。-
备注

嵌入自动配置的启用与禁用现在通过顶层属性进行配置，属性前缀为 spring.ai.model.embedding。

若要启用，请设置 spring.ai.model.embedding=oci-genai（默认已启用）

若要禁用，请设置 spring.ai.model.embedding=none（或任何不与 oci-genai 匹配的值）

此项变更是为了支持配置多个模型。

spring.ai.oci.genai.embedding 是用于配置 OCI GenAI EmbeddingModel 实现的属性前缀。

属性描述默认值
spring.ai.oci.genai.embedding.enabled (已移除，不再有效)启用 OCI GenAI 嵌入模型。true
spring.ai.model.embedding启用 OCI GenAI 嵌入模型。oci-genai
spring.ai.oci.genai.embedding.compartment模型所属区间的 OCID。-
spring.ai.oci.genai.embedding.servingMode要使用的模型服务模式。可选值为 on-demand（按需）或 dedicated（专用）。on-demand
spring.ai.oci.genai.embedding.truncate当文本超出嵌入上下文时的截断方式。可选值为 START（从开始截断）或 END（从末尾截断）。END
spring.ai.oci.genai.embedding.model用于嵌入的模型或模型端点。-

:::提示
所有以 spring.ai.oci.genai.embedding.options 为前缀的属性，都可以在运行时通过在 EmbeddingRequest 调用中添加特定于请求的运行时选项来覆盖。
:::

运行时选项​

OCIEmbeddingOptions 为嵌入请求提供配置信息。OCIEmbeddingOptions 提供了一个构建器来创建选项。

启动时使用 OCIEmbeddingOptions 构造函数来设置所有嵌入请求的默认选项。在运行时，你可以通过向 EmbeddingRequest 请求传递一个包含你设置的 OCIEmbeddingOptions 实例来覆盖默认选项。

例如，要为特定请求覆盖默认的模型名称：

EmbeddingResponse embeddingResponse = embeddingModel.call(
    new EmbeddingRequest(List.of("Hello World", "World is big and salvation is near"),
        OCIEmbeddingOptions.builder()
            .model("my-other-embedding-model")
            .build()
));

示例代码​

这将创建一个 EmbeddingModel 实现，你可以将其注入到你的类中。下面是一个使用 EmbeddingModel 实现的简单 @Controller 类示例。

spring.ai.oci.genai.embedding.model=<your model>
spring.ai.oci.genai.embedding.compartment=<your model compartment>
@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);
    }
}

手动配置​

如果你倾向于不使用 Spring Boot 自动配置，可以在应用中手动配置 OCIEmbeddingModel。为此，需要将 spring-oci-genai-openai 依赖项添加到你项目的 Maven pom.xml 文件中：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-oci-genai-openai</artifactId>
</dependency>

或将其添加到您的 Gradle build.gradle 构建文件中。

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-oci-genai-openai'
}

:::提示
请参考依赖管理部分，将Spring AI BOM添加到您的构建文件中。
:::

接下来，创建一个 OCIEmbeddingModel 实例，并使用它来计算两个输入文本之间的相似度：

final String EMBEDDING_MODEL = "cohere.embed-english-light-v2.0";
final String CONFIG_FILE = Paths.get(System.getProperty("user.home"), ".oci", "config").toString();
final String PROFILE = "DEFAULT";
final String REGION = "us-chicago-1";
final String COMPARTMENT_ID = System.getenv("OCI_COMPARTMENT_ID");

var authProvider = new ConfigFileAuthenticationDetailsProvider(
		this.CONFIG_FILE, this.PROFILE);
var aiClient = GenerativeAiInferenceClient.builder()
    .region(Region.valueOf(this.REGION))
    .build(this.authProvider);
var options = OCIEmbeddingOptions.builder()
    .model(this.EMBEDDING_MODEL)
    .compartment(this.COMPARTMENT_ID)
    .servingMode("on-demand")
    .build();
var embeddingModel = new OCIEmbeddingModel(this.aiClient, this.options);
List<Double> embedding = this.embeddingModel.embed(new Document("How many provinces are in Canada?"));