اگر یک توسعه‌دهنده جاوا هستید و می‌خواهید مدل‌های زبانی را به داده‌های خصوصی شرکتتان متصل کنید، دیگر نیازی به بازسازی کل زیرساخت‌های خود ندارید. طبق مستندات منتشر شده در ۱ ژوئیه ۲۰۲۶ در وب‌سایت munonye.com، اکنون می‌توان با استفاده از Spring Boot یک سیستم پاسخگویی هوشمند ساخت که پاسخ‌های خود را مستقیماً از اسناد داخلی استخراج می‌کند.
برای بسیاری از برنامه‌نویسان، ادغام هوش مصنوعی در اکوسیستم جاوا شبیه جنگیدن با ابزارهاست. راهکار تولید بازیابی‌افزا (RAG) — مثل دانش‌آموزی که قبل از جواب دادن، اول کتاب درسی را باز می‌کند و از آن نقل می‌آورد — این مشکل را حل می‌کند. این روش با مبنی‌سازی (Grounding) مدل بر اساس داده‌های خاص، جلوی توهم (Hallucination) — یعنی وقتی مدل با اطمینان چیزی می‌گوید که اصلاً وجود ندارد، شبیه دوستی که خاطره‌ای را اشتباه تعریف می‌کند — را می‌گیرد.
همان‌طور که در تحلیل‌های قبلی ما درباره‌ی امنیت مدل‌های بازمتن اشاره کردیم، کنترل روی داده‌های ورودی کلید موفقیت است. در این پیاده‌سازی، استک فنی بر دو وابستگی اصلی استوار است: spring-ai-pgvector-store-spring-boot-starter برای مدیریت پایگاه‌داده برداری و spring-ai-openai-spring-boot-starter برای ارتباط با مدل زبانی.
بر اساس این راهنما، فرآیند عملیاتی در چهار مرحله دقیق اجرا می‌شود:
- جذب (Ingestion): اسناد از پوشه‌های محلی خوانده شده و به تکه‌های ۸۰۰ کاراکتری با هم‌پوشانی ۱۰۰ کاراکتری تقسیم می‌شوند.
- بردارسازی (Embedding): این تکه‌ها به بردار معنایی (Embedding) — مثل کارت معرفی عددی برای هر واژه که همسایگی آن با کلمات دیگر را مشخص می‌کند — تبدیل شده و در PGVector ذخیره می‌شوند.
- بازیابی (Retrieval): پرسش کاربر بردارسازی شده و سیستم با جست‌وجوی شباهت، ۵ تکه مرتبط اول را پیدا می‌کند.
- تولید (Generation): مدل زبانی بزرگ (LLM) — مثل کتابخانه‌داری که میلیاردها صفحه را خوانده و حالا با همان لحن جواب می‌دهد — پرسش و متن بازیابی‌شده را دریافت کرده و طبق دستورالعمل، اگر پاسخ در متن نبود، عبارت «نمی‌دانم» را برمی‌گرداند.
این رویکرد تمرکز توسعه‌دهنده را از مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) — هنر سؤال درست پرسیدن برای گرفتن بهترین جواب — به مهندسی داده تغییر می‌دهد. با کنترل استراتژی تکه‌بندی (Chunking) و پنجره بازیابی، تیم‌ها می‌توانند دقت هوش مصنوعی سازمانی را بدون نیاز به آموزش مجدد مدل افزایش دهند. در واقع، مدل زبانی از یک پایگاه‌داده به یک موتور استدلالی تبدیل می‌شود.
توسعه‌دهندگانی که قصد گسترش این سیستم را دارند، می‌توانند از فراخوانی تابع (Function Calling) برای بازگرداندن خروجی‌های JSON ساختاریافته استفاده کنند تا پاسخ‌های هوش مصنوعی بتوانند عملیات نرم‌افزاری واقعی را در فرانت‌اندی مثل Angular اجرا کنند.
گام بعدی شما
- بررسی مستندات Spring AI برای پیاده‌سازی استراتژی‌های تکه‌بندی پیشرفته‌تر.
- تست جایگزینی OpenAI با مدل‌های محلی از طریق Ollama برای کاهش هزینه‌های استنتاج.
- پیاده‌سازی لایه بازرتبه‌بندی (Reranking) برای افزایش دقت در بازیابی اسناد پیچیده.
اما داستان سخت‌افزاری این تحول حتی شگفت‌انگیزتر است — به تحلیل ما درباره‌ی تراشه‌های Blackwell مراجعه کنید.
گفتگو