pom.xml
文件中:
build.gradle
构建文件中。
spring.ai.oci.genai
是用于配置与 OCI GenAI 连接的属性前缀。
属性 | 描述 | 默认值 |
---|---|---|
spring.ai.oci.genai.authenticationType | 用于向 OCI 进行身份验证的身份验证类型。可以是 file 、instance-principal 、workload-identity 或 simple 。 | file |
spring.ai.oci.genai.region | OCI 服务区域。 | us-chicago-1 |
spring.ai.oci.genai.tenantId | OCI 租户 OCID,在使用 simple 身份验证时使用。 | - |
spring.ai.oci.genai.userId | OCI 用户 OCID,在使用 simple 身份验证时使用。 | - |
spring.ai.oci.genai.fingerprint | 私钥指纹,在使用 simple 身份验证时使用。 | - |
spring.ai.oci.genai.privateKey | 私钥内容,在使用 simple 身份验证时使用。 | - |
spring.ai.oci.genai.passPhrase | 可选的私钥密码短语,在使用 simple 身份验证和受密码短语保护的私钥时使用。 | - |
spring.ai.oci.genai.file | OCI 配置文件路径。在使用 file 身份验证时使用。 | 用户主目录/.oci/config |
spring.ai.oci.genai.profile | OCI 配置文件名称。在使用 file 身份验证时使用。 | DEFAULT |
spring.ai.oci.genai.endpoint | 可选的 OCI GenAI 端点。 | - |
spring.ai.model.embedding
的顶级属性进行配置。要启用,请设置 spring.ai.model.embedding=oci-genai (默认情况下启用)要禁用,请设置 spring.ai.model.embedding=none (或任何与 oci-genai 不匹配的值)此更改是为了允许配置多个模型。spring.ai.oci.genai.embedding
是配置 OCI GenAI 的 EmbeddingModel
实现的属性前缀。
属性 | 描述 | 默认值 |
---|---|---|
spring.ai.oci.genai.embedding.enabled (已删除且不再有效) | 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 | 模型隔间 OCID。 | - |
spring.ai.oci.genai.embedding.servingMode | 要使用的模型服务模式。可以是 on-demand 或 dedicated 。 | on-demand |
spring.ai.oci.genai.embedding.truncate | 如果文本超出嵌入上下文,如何截断文本。可以是 START 或 END 。 | END |
spring.ai.oci.genai.embedding.model | 用于嵌入的模型或模型端点。 | - |
spring.ai.oci.genai.embedding.options
为前缀的属性都可以在运行时通过向 EmbeddingRequest
调用添加特定于请求的嵌入选项来覆盖。OCIEmbeddingOptions
提供嵌入请求的配置信息。
OCIEmbeddingOptions
提供了一个构建器来创建选项。
在启动时,使用 OCIEmbeddingOptions
构造函数设置用于所有嵌入请求的默认选项。
在运行时,您可以通过将 OCIEmbeddingOptions
实例传递给 EmbeddingRequest
请求来覆盖默认选项。
例如,要覆盖特定请求的默认模型名称:
EmbeddingModel
实现,您可以将其注入到您的类中。
这是一个简单的 @Controller
类示例,它使用 EmbeddingModel
实现。
OCIEmbeddingModel
。
为此,请将 spring-oci-genai-openai
依赖项添加到项目的 Maven pom.xml
文件中:
build.gradle
构建文件中。
OCIEmbeddingModel
实例,并用它来计算两个输入文本之间的相似度: