neospeech语音库-语音库软件

各位老铁们好，相信很多人对neospeech语音库-语音库软件都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于neospeech语音库-语音库软件以及的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

裁员？

不存在！

思必驰：苏州+深圳+北京

三城联动招人！！！

思必驰“过冬”，做加法。

不觉冬冷储人才，只因春近备薪柴。

苏州研发

工作地点：苏州投递邮箱：hailing.xie@aispeech.com语音识别工程师or高级工程师（声学模型）算法工程师or高级算法工程师（算法实现与优化）深度学习算法工程师or高级工程师工作地点：苏州投递邮箱：shengnan.ding@aispeech.com智能客服高级系统架构工程师高级JAVA服务端开发解决方案架构师智能客服-高级项目经理销售总监工作地点：苏州投递邮箱：li.yang@aispeech.com语音云服务高级架构/专家运维技术专家运维工程师大数据运维工程师大数据基础架构研发工程师嵌入式开发工程师高级大客户经理工作地点：深圳投递邮箱：zhuo.li@aispeech.comQNX研发工程师嵌入式开发工程师Android开发工程师前端开发工程师Java后台开发工程师AI高级产品经理测试工程师项目经理硬件技术支持商务经理（车载行业）新场景行业客户商务经理工作地点：深圳投递邮箱： jing.li@aispeech.com产品经理（硬件，慧声）嵌入式linux工程师嵌入式FreeRTOS工程师测试工程师工作地点：北京投递邮箱：ran.wei@aispeech.com运维开发工程师智能客服对话系统leader智能客服对话系统高级研发智能客服高级系统架构工程师高级前端开发Lead高级前端开发高级JAVA服务端开发高级大数据开发智能服务核心引擎C++开发智能服务核心引擎JAVA开发语音合成开发工程师（算法/系统）加分项：NLP算法高级研究员知识图谱算法高级研究员知识图谱算法开发工程师自动化测试开发工程师智能客服高级项目经理

为java工程师准备的AI开发框架spring-ai

Spring AI 项目为开发人工智能应用提供了一套适配 Spring 框架的 API 和抽象层。其目标是将 Spring 生态系统的设计原则（如可移植性和模块化设计）应用于人工智能领域，并推动将 POJO（普通 Java 对象）作为构建应用程序的基本单元这一理念在 AI 领域的普及。

从核心来看，Spring AI 解决了人工智能集成的根本挑战：将企业数据和 API 与人工智能模型连接起来。

该项目从 LangChain 和 LlamaIndex 等知名 Python 项目中汲取灵感，但 Spring AI 并非这些项目的直接移植版本。该项目创立的理念是：下一代生成式人工智能应用将不仅面向 Python 开发者，而是会在多种编程语言中广泛普及。

支持所有主流人工智能模型提供商，如 Anthropic、OpenAI、微软、亚马逊、谷歌和 Ollama。支持的模型类型包括：

• Chat Completion聊天补全
• Embedding嵌入
• Text to Image文本转图像
• Audio Transcription音频转录
• Text to Speech文本转语音
• Moderation内容审核

提供跨人工智能提供商的可移植 API，支持同步和流式传输选项，同时也可访问特定于模型的功能。结构化输出– 将人工智能模型的输出映射到 POJO（普通 Java 对象）。支持所有主流向量数据库提供商，如 Apache Cassandra、Azure Vector Search、Chroma、Milvus、MongoDB Atlas、MariaDB、Neo4j、Oracle、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Qdrant、Redis 和 Weaviate。跨向量存储提供商的可移植 API，包括新型的类 SQL 元数据过滤 API

工具 / 函数调用– 允许模型请求执行客户端工具和函数，从而根据需要访问必要的实时信息。可观测性– 提供与人工智能相关操作的洞察。文档注入 ETL 框架（用于数据工程）。人工智能模型评估– 帮助评估生成内容并防范幻觉响应的实用工具。ChatClient API– 用于与人工智能聊天模型通信的流畅 API，习惯上类似于 WebClient 和 RestClient API。Advisors API– 封装常见的生成式人工智能模式，转换发送到语言模型（LLM）和从语言模型返回的数据，并提供跨各种模型和用例的可移植性。支持聊天对话记忆和检索增强生成（RAG）。

所有人工智能模型和向量存储的 Spring Boot 自动配置和启动器 – 可使用 start.spring.io 选择所需的模型或向量存储。

项目地址：spring-projects/spring-ai: An Application Framework for AI Engineering