Oracle クラウドインフラストラクチャ (OCI) GenAI 埋め込み
OCI GenAI サービス [Oracle] (英語) は、オンデマンドモデルまたは専用の AI クラスターを使用したテキスト埋め込みを提供します。
OCI 埋め込みモデルページ [Oracle] (英語) および OCI テキスト埋め込みページ [Oracle] (英語) では、OCI での埋め込みモデルの使用とホスティングに関する詳細情報が提供されています。
自動構成
Spring AI は、OCI GenAI 埋め込みクライアント用の Spring Boot 自動構成を提供します。これを有効にするには、プロジェクトの Maven pom.xml
ファイルに次の依存関係を追加します。
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-oci-genai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
または、Gradle build.gradle
ビルドファイルに保存します。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-oci-genai-spring-boot-starter'
}
Spring AI BOM をビルドファイルに追加するには、"依存関係管理" セクションを参照してください。 |
埋め込みプロパティ
プレフィックス spring.ai.oci.genai
は、OCI GenAI への接続を構成するためのプロパティプレフィックスです。
プロパティ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|
spring.ai.oci.genai.authenticationType | OCI への認証時に使用する認証の型。 | ファイル |
spring.ai.oci.genai.region | OCI サービスリージョン。 | 米国シカゴ 1 |
spring.ai.oci.genai.tenantId | OCI テナント OCID。 | - |
spring.ai.oci.genai.userId | OCI ユーザー OCID。 | - |
spring.ai.oci.genai.fingerprint |
| - |
spring.ai.oci.genai.privateKey |
| - |
spring.ai.oci.genai.passPhrase | オプションの秘密鍵パスフレーズ。 | - |
spring.ai.oci.genai.file | OCI 構成ファイルへのパス。 | < ユーザーのホームディレクトリ>/.oci/config |
spring.ai.oci.genai.profile | OCI プロファイル名。 | DEFAULT |
spring.ai.oci.genai.endpoint | オプションの OCI GenAI エンドポイント。 | - |
プレフィックス spring.ai.oci.genai.embedding
は、OCI GenAI の EmbeddingModel
実装を構成するプロパティプレフィックスです。
プロパティ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|
spring.ai.oci.genai.embedding.enabled | OCI GenAI 埋め込みモデルを有効にします。 | true |
spring.ai.oci.genai.embedding.compartment | モデルコンパートメント OCID。 | - |
spring.ai.oci.genai.embedding.servingMode | 使用するモデル提供モード。 | on-demand |
spring.ai.oci.genai.embedding.truncate | 埋め込みコンテキストをオーバーランした場合にテキストを切り捨てる方法。 | END |
spring.ai.oci.genai.embedding.model | 埋め込みに使用されるモデルまたはモデルエンドポイント。 | - |
spring.ai.oci.genai.embedding.options というプレフィックスが付いたすべてのプロパティは、リクエスト固有のランタイムオプションを EmbeddingRequest 呼び出しに追加することで実行時にオーバーライドできます。 |
ランタイムオプション
OCIEmbeddingOptions
は、埋め込みリクエストの構成情報を提供します。OCIEmbeddingOptions
は、オプションを作成するためのビルダーを提供します。
開始時に、OCIEmbeddingOptions
コンストラクターを使用して、すべての埋め込みリクエストに使用されるデフォルトのオプションを設定します。実行時に、OCIEmbeddingOptions
インスタンスを EmbeddingRequest
リクエストに渡すことで、デフォルトのオプションをオーバーライドできます。
たとえば、特定のリクエストのデフォルトのモデル名をオーバーライドするには、次のようにします。
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()
));
サンプルコード
これにより、クラスに注入できる EmbeddingModel
実装が作成されます。以下は、EmbeddingModel
実装を使用する単純な @Controller
クラスの例です。
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);
}
}
手動構成
Spring Boot 自動構成を使用したくない場合は、アプリケーションで OCIEmbeddingModel
を手動で構成できます。このために、プロジェクトの Maven pom.xml
ファイルに spring-oci-genai-openai
依存関係を追加します。
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-oci-genai-openai</artifactId>
</dependency>
または、Gradle build.gradle
ビルドファイルに保存します。
dependencies {
implementation 'org.springframework.ai:spring-oci-genai-openai'
}
Spring AI BOM をビルドファイルに追加するには、"依存関係管理" セクションを参照してください。 |
次に、OCIEmbeddingModel
インスタンスを作成し、それを使用して 2 つの入力テキスト間の類似性を計算します。
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?"));