Spring Boot Ai

🚀 Spring AI プロジェクト実践ガイド：ゼロからのインテリジェントチャットサーバー構築

このガイドでは、Spring AIフレームワークを利用してインテリジェントチャットサーバーを構築する方法を段階的に説明します。生成型人工知能（GenAI）と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせることで、ユーザーにインテリジェントな対話体験を提供することができます。本稿では、プロジェクトのアーキテクチャ設計、実装の詳細、およびデプロイメントの流れについて詳しく説明します。

🚀 クイックスタート

このガイドを通じて、Spring AIフレームワークを使ってインテリジェントチャットサーバーを構築する方法を学びます。生成型人工知能と大規模言語モデルを組み合わせることで、ユーザーに高度な対話体験を提供します。

✨ 主な機能

機能モジュール

• 自然言語処理（NLP）：ユーザーの入力を解析し、意図を理解します。
• チャット生成：LLMを利用してインテリジェントな返信を生成します。
• コンテキスト記憶：会話履歴を通じて一貫した対話体験を提供します。
• 拡張可能なプラグインアーキテクチャ：複数のAIモデルとデータソースをサポートします。

核心コンポーネント

1. MCPサーバー（Message Control Plane）
   • メッセージのルーティング、処理、およびコンテキスト管理を担当します。
   • REST APIインターフェースを提供し、様々なAIサービスを統合します。
2. チャットサーバー
   • ユーザーの入力を処理し、MCPを呼び出して解析と返信の生成を行います。
   • Swagger UIを提供し、APIのテストとドキュメントの閲覧を可能にします。

📚 ドキュメント

プロジェクトアーキテクチャ

技術選択

• Spring Boot：バックエンドサービスフレームワークを迅速に構築します。
• Spring AI：GenAI機能モジュールを統合します。
• Ollama：ローカルで実行可能な大規模言語モデルです。
• Docker：コンテナ化されたデプロイメントを行い、環境の一貫性を確保します。

ファイル構造

chat-server/
├── src/main/kotlin/
│   └── com.example.chatserver/
│       ├── ChatServerApplication.kt
│       ├── controller/ (コントローラー)
│       ├── service/ (業務ロジック)
│       └── repository/ (データアクセス層)
├── src/test/kotlin/
│   └── com.example.chatserver.test/
│       └── ChatServerApplicationTest.kt
└── resources/
    ├── application.yml
    └── Dockerfile

詳細実装

MCPサーバーの設定

application.ymlに以下の設定を追加し、MCPサーバーのアドレスとポートを指定します。

mcp:
  server:
    host: localhost
    port: 8081

チャットサービスの実装

主アプリケーションクラスChatServerApplication.ktを作成し、Spring AIコンポーネントを統合します。

@SpringBootApplication
class ChatServerApplication

fun main(args: Array<String>) {
    runApplication<ChatServerApplication>(*args)
}

カスタムチャットロジック

コントローラーでユーザーのリクエストを処理し、MCPを通じて返信を生成します。

@RestController
@RequestMapping("/chat")
class ChatController(
    private val chatService: ChatService,
    private val mcpClient: McpClient
) {

    @PostMapping
    fun chat(@RequestParam question: String): String {
        return chatService.generateResponse(question)
    }
}

テストとデプロイメント

単体テスト

統合テストケースを作成し、チャット機能を検証します。

@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT)
class ChatServerApplicationTest {

    @Autowired
    private lateinit var restTemplate: TestRestTemplate

    @Test
    fun testBasicChat() {
        val response = restTemplate.getForObject(
            "http://localhost:{port}/chat",
            String::class.java,
            "question=你好"
        )
        assertThat(response).contains("您好！有什么可以帮助您的吗？")
    }
}

Dockerデプロイメント

イメージをビルドし、サービスを起動します。

docker-compose up -d

他のAIモデルの使用

Spring AIは、BedrockやClaudeなどの複数のAIモデルをサポートしています。対応する依存関係を追加し、application.ymlで設定するだけで使用できます。

ドキュメントとリソース

• Spring AI公式ドキュメント
• Dockerドキュメント
• プロジェクトのサンプルコード：GitHubリポジトリ

以上の手順に従うことで、機能が充実したインテリジェントチャットサーバーを迅速に構築し、実際のニーズに合わせて拡張および最適化することができます。