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实时数据处理与模型推理：利用 Spring AI 实现对数据的推理与分析

article 2025/1/30 16:26:21

在现代企业中，实时数据处理与快速决策已经成为关键需求。通过集成 Spring AI，我们不仅可以高效地获取实时数据，还可以将这些数据输入到 AI 模型中进行推理与分析，以便生成实时的业务洞察。

本文将讲解如何通过 Spring AI 实现实时数据的获取、处理和基于 AI 模型的推理与分析。我们将探讨整个流程，从数据获取到推理结果的展示，并介绍实际的应用场景。

1. 系统架构设计

实时数据处理和推理系统通常涉及以下几个核心模块：

数据获取：从外部数据源获取实时数据（例如传感器数据、用户行为日志等）。
数据处理与清洗：对实时数据进行清洗、预处理和转换，保证数据的质量和格式一致。
模型推理：通过 AI 模型对清洗后的数据进行推理与分析，生成相应的预测结果。
结果展示：将推理结果展示给业务系统或用户，以便进行决策。

架构图

+-------------------+      +-------------------+      +---------------------+
| 外部数据源         | ---> | 数据处理与清洗模块  | ---> | 模型推理与分析模块    |
+-------------------+      +-------------------+      +---------------------+
                                   |                            |
                                   v                            v
                          +-------------------+       +-------------------+
                          | 推理结果展示模块   | <---> | 数据存储与记录模块  |
                          +-------------------+       +-------------------+

2. 核心模块实现

2.1 数据获取

在实时数据处理中，数据获取是首要任务。Spring 提供了多种方式来获取外部数据，包括通过 REST API、WebSocket 或 消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）进行数据的实时推送。

例如，我们可以通过 WebSocket 获取实时的用户行为数据：

@ClientEndpoint
public class RealTimeDataClient {
    
    @OnMessage
    public void onMessage(String message) {
        // 处理接收到的实时数据
        processData(message);
    }
    
    private void processData(String data) {
        // 将数据传递到下游处理模块
        dataProcessingService.process(data);
    }
}

2.2 数据处理与清洗

获取的数据可能是原始的、杂乱无章的，需要通过预处理进行清洗和转换。这一步是确保数据质量的关键。

@Service
public class DataProcessingService {

    public CleanedData process(String rawData) {
        // 对原始数据进行清洗，如去除噪声、格式化等
        CleanedData cleanedData = new CleanedData();
        // 假设我们清洗并转换成 JSON 格式
        try {
            cleanedData = new ObjectMapper().readValue(rawData, CleanedData.class);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return cleanedData;
    }
}

2.3 模型推理

一旦数据清洗完成，我们可以使用 Spring AI 调用已经训练好的 AI 模型进行推理。以 OpenAI GPT 为例，我们可以调用 OpenAI 模型来对数据进行分析和预测。

@Service
public class InferenceService {

    private final OpenAIClient openAIClient;

    public InferenceService(OpenAIClient openAIClient) {
        this.openAIClient = openAIClient;
    }

    public String infer(CleanedData data) {
        String prompt = "请分析以下数据并提供商业建议: " + data.toString();
        
        // 调用 OpenAI 模型进行推理
        String result = openAIClient.getAnswer(prompt);
        
        return result;
    }
}

2.4 推理结果展示

将推理结果展示给最终用户或业务系统，可以通过前端展示、发送通知或更新数据仓库来实现。

例如，将结果通过 REST API 返回给前端：

@RestController
@RequestMapping("/realtime")
public class RealTimeDataController {

    private final InferenceService inferenceService;

    public RealTimeDataController(InferenceService inferenceService) {
        this.inferenceService = inferenceService;
    }

    @PostMapping("/process")
    public ResponseEntity<String> processData(@RequestBody String rawData) {
        // 步骤 1: 获取并处理原始数据
        CleanedData cleanedData = dataProcessingService.process(rawData);
        
        // 步骤 2: 进行模型推理
        String result = inferenceService.infer(cleanedData);
        
        // 返回推理结果
        return ResponseEntity.ok(result);
    }
}