Spring AI es un proyecto que trae patrones y prácticas de ingeniería de inteligencia artificial a los desarrolladores de Spring Boot, ofreciendo abstracciones limpias e idiomáticas. La nueva versión, m4, se basa en Spring Boot 3.4 y agrega varias características, incluyendo soporte para Amazon Bedrock Convertse, llamadas a funciones más expresivas en Java y Kotlin, y el primer corte de soporte para RAG avanzado y modular. RAG se refiere al uso de datos de un sistema o servicio para informar la respuesta generada por un modelo de chat. La versión también incluye actualizaciones a las integraciones de almacenamiento de vectores y modelos de chat, así como una página de comparación de modelos de chat integral en la documentación. Spring AI tiene como objetivo hacer que la conexión de modelos de inteligencia artificial con datos y lógica empresarial sea fácil, enfocándose en la integración en lugar de construir modelos desde cero. La versión incluye un nuevo soporte para describir e invocar funciones, lo que permite a los modelos hacer preguntas sobre sistemas y servicios. Un ejemplo simple demuestra la definición de un FunctionCallback y el Spring AI ChatClient, que se utiliza para interactuar con un Spring AI ChatModel. El ejemplo muestra cómo definir un FunctionCallback que devuelve el clima para una ciudad determinada, y cómo utilizarlo en una prueba para verificar la respuesta esperada. La prueba verifica que el modelo pueda hacer preguntas sobre el sistema y los servicios, y que el callback de función proporciona la respuesta esperada. En general, Spring AI hace que sea fácil integrar modelos de inteligencia artificial con datos y lógica empresarial, y la nueva versión agrega varias características para apoyar este objetivo.