Solon-AI

Java AI（智能体） 全场景应用开发框架（支持已知 AI 开发的各种能力）
【基于 Solon 应用开发框架构建】

https://solon.noear.org/article/learn-solon-ai

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简介

面向全场景的 Java AI 应用开发框架（支持已知 AI 开发的各种能力）。是 Solon 项目的一部分。也可嵌入到 SpringBoot2、jFinal、Vert.x 等框架中使用。

其中 solon-ai(& mcp) 的嵌入示例：

• https://gitee.com/opensolon/solon-ai-mcp-embedded-examples
• https://gitcode.com/opensolon/solon-ai-mcp-embedded-examples
• https://github.com/opensolon/solon-ai-mcp-embedded-examples

主要接口体验示例

• ChatModel（通用接口，基于方言适配实现不同提供商与模型的扩展）

ChatModel chatModel = ChatModel.of("http://127.0.0.1:11434/api/chat")
                .provider("ollama") //需要指定供应商，用于识别接口风格（也称为方言）
                .model("qwen2.5:1.5b")
                .build();
//同步调用，并打印响应消息
System.out.println(chatModel.prompt("hello").call().getMessage());

//响应式调用
chatModel.prompt("hello").stream(); //Publisher<ChatResponse>

• Function Calling（或者 Tool Calling）

//可以添加默认工具（即所有请求有产），或请求时工具
chatModel.prompt("今天杭州的天气情况？")
    .options(op->op.toolsAdd(new FunctionTools()))
    .call();

• Vision（多媒体感知）

chatModel.prompt(ChatMessage.ofUser("这图里有方块吗？", Image.ofUrl(imageUrl)))
    .call();

• RAG（EmbeddingModel，Repository，DocumentLoader，RerankingModel）

//构建知识库
EmbeddingModel embeddingModel = EmbeddingModel.of(apiUrl).apiKey(apiKey).provider(provider).model(model).batchSize(10).build();
RerankingModel rerankingModel = RerankingModel.of(apiUrl).apiKey(apiKey).provider(provider).model(model).build();
InMemoryRepository repository = new InMemoryRepository(TestUtils.getEmbeddingModel()); //3.初始化知识库

repository.insert(new PdfLoader(pdfUri).load());

//检索
List<Document> docs = repository.search(query);

//如果有需要，可以重排一下
docs = rerankingModel.rerank(query, docs);

//提示语增强是
ChatMessage message = ChatMessage.augment(query, docs);

//调用大模型
chatModel.prompt(message) 
    .call();

• Ai Flow（模拟实现 Dify 的流程应用）

id: demo1
layout:
  - type: "start"
  - task: "@VarInput"
    meta:
      message: "Solon 是谁开发的？"
  - task: "@EmbeddingModel"
    meta:
      embeddingConfig: # "@type": "org.noear.solon.ai.embedding.EmbeddingConfig"
        provider: "ollama"
        model: "bge-m3"
        apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/embed"
  - task: "@InMemoryRepository"
    meta:
      documentSources:
        - "https://solon.noear.org/article/about?format=md"
      splitPipeline:
        - "org.noear.solon.ai.rag.splitter.RegexTextSplitter"
        - "org.noear.solon.ai.rag.splitter.TokenSizeTextSplitter"
  - task: "@ChatModel"
    meta:
      systemPrompt: "你是个知识库"
      stream: false
      chatConfig: # "@type": "org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig"
        provider: "ollama"
        model: "qwen2.5:1.5b"
        apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/chat"
  - task: "@ConsoleOutput"

# FlowEngine flowEngine = FlowEngine.newInstance();
# ...
# flowEngine.eval("demo1");

• MCP server（支持多端点）

//组件方式构建
@McpServerEndpoint(name="mcp-case1", sseEndpoint = "/case1/sse") 
public class McpServer {
    @ToolMapping(description = "查询天气预报")
    public String getWeather(@Param(description = "城市位置") String location) {
        return "晴，14度";
    }

    @ResourceMapping(uri = "config://app-version", description = "获取应用版本号", mimeType = "text/config")
    public String getAppVersion() {
        return "v3.2.0";
    }


    @PromptMapping(description = "生成关于某个主题的提问")
    public Collection<ChatMessage> askQuestion(@Param(description = "主题") String topic) {
        return Arrays.asList(
                ChatMessage.ofUser("请解释一下'" + topic + "'的概念？")
        );
    }
}

//原生 java 方式构建
McpServerEndpointProvider serverEndpoint = McpServerEndpointProvider.builder()
        .name("mcp-case2")
        .sseEndpoint("/case2/sse")
        .build();

serverEndpoint.addTool(new MethodToolProvider(new McpServerTools())); //添加工具
serverEndpoint.addResource(new MethodResourceProvider(new McpServerResources())); //添加资源
serverEndpoint.addPrompt(new MethodPromptProvider(new McpServerPrompts())); //添加提示语
serverEndpoint.postStart();

• MCP client

McpClientToolProvider clientToolProvider = McpClientToolProvider.builder()
                .apiUrl("http://localhost:8080/case1/sse")
                .build();

String rst = clientToolProvider.callToolAsText("getWeather", Map.of("location", "杭州"))
                .getContent();

• MCP Proxy （示例，把 gitee mcp stdio 转为 sse 服务）

配置参考自：https://gitee.com/oschina/mcp-gitee

@McpServerEndpoint(name = "mcp-case3", sseEndpoint="/case3/sse")
public class McpStdioToSseServerDemo implements ToolProvider {
    McpClientProvider stdioToolProvider = McpClientProvider.builder()
            .channel(McpChannel.STDIO) //表示使用 stdio
            .serverParameters(ServerParameters.builder("npx")
                    .args("-y", "@gitee/mcp-gitee@latest")
                    .addEnvVar("GITEE_API_BASE", "https://gitee.com/api/v5")
                    .addEnvVar("GITEE_ACCESS_TOKEN", "<your personal access token>")
                    .build())
            .build();

    @Override
    public Collection<FunctionTool> getTools() {
        return stdioToolProvider.getTools();
    }
}

Solon 项目相关代码仓库

代码仓库	描述
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