贡献一个新的人工智能模型实现

这一部分概述了贡献新的人工智能模型实现的步骤。人工智能模型差异显著，其输入和输出多样化——从将文本输入转换为文本输出的聊天模型，到从文本描述生成图像的文本到图像模型。复杂的模型甚至可能处理多种类型的输入和输出，例如结合文本、图片和视频产生混合媒体输出。

要贡献一个新模型，请遵循以下步骤：

  1. 创建一个低级客户端 API 类：如果没有现成的 Java 客户端适合 AI 模型，你将需要开发一个低级客户端 API 类。这通常涉及使用 Spring 框架中的 RestClient 类，类似于 OpenAiApi 类。

  2. 创建一个ModelClient实现。确保你的客户端符合通用模型API。如果你的模型的输入和输出是支持的，使用现有的请求和响应类。如果不支持，为通用模型API创建新的类，并建立一个新的Java包。

  3. 实现自动配置和Spring Boot启动器：这一步涉及创建必要的自动配置和Spring Boot启动器，以便在Spring Boot应用程序中轻松实例化新模型。

  4. 编写测试：所有新的类都应该伴随着全面的测试。现有的测试可以作为构建和实施你的测试的有用参考。

  5. 记录你的贡献：确保你的文档遵循现有格式。关于建议的结构和格式示例，请参照链接：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/chat/openai-chat.html[Open AI聊天文档]。

遵循这些准则，我们可以在遵循通用实现和文档模式的同时，大大拓展框架支持模型的范围。