Статьи с тэгом «gradle»

В Spring AI есть возможность использования retrieval augmented generation (генерация, дополненная поиском). RAG позволяет превратить любую LLM "общего назначения" в интерактивного помощника, знакомого с вашей предметной областью.

В настоящее время чат-боты плотно вошли в нашу жизнь и почти у каждой компании есть бот, решающий какие-то задачи бизнеса, тем самым разгружая "живых" сотрудников.

Рассмотрим как развернуть Spring Boot приложение в облаке по схеме Push-to-Deploy. Такая схема даёт все преимущества CI/CD и при этом не нужно тратить много времени на настройку. Вам достаточно лишь добавить в проект типовой Dockerfile.

Из этой статьи вы узнаете, как написать свой telegram-бот, который взаимодействует с нейросетью. Напишем его на Kotlin, причём таким образом, чтобы с нейросетью можно было вести диалог, т.е. рассмотрим, как сохранять контекст между сообщениями. Для взаимодействия с нейросетью будем использовать фреймворк Spring AI из эксосистемы Spring.

Liquibase позволяет автоматизировать внесение обновлений в структуру БД. Каждое изменение описывается в декларативном стиле и версионируется. Обновления накатываются в заранее определённом порядке на данную БД, если они ещё не накатывались. Автоматизация процесса наката изменений на базу данных особенно важна, если у вас несколько различных экземпляров приложений и для каждого из них требуется поддерживать свою БД.

Данный материал также доступен в формате видео на YouTube.

Подключаем liquibase к приложению

Рассмотрим работу с Liquibase на конкретном примере. С помощью Spring Initializr создадим заготовку нашего Spring Boot приложения (выбираем в качестве языка kotlin, а в качестве сборщика – gradle). В dependencies выберем компоненты Spring Web (функциональность rest-контроллеров), Spring Data JDBC (работа с БД), PostgreSQL Driver (драйвер нашей СУБД) и сам Liquibase Migration. В итоге файл build.gradle.kts в секции dependencies должен содержать следующие зависимости:

Ранее я уже приводил пример в статье CrudRepository на Kotlin, как Spring Data позволяет легко выполнять основные операции над сущностями в БД. Теперь пойдём ещё дальше и рассмотрим как Spring Data Rest позволяет избежать написания контроллеров и сервисной логики. Поскольку писать будем на Kotlin, нам придётся учитывать специфику взаимодействия с Java-кодом, на который изначально был рассчитан Spring Data Rest.

В качестве примера напишем приложение, которое позволяет просматривать и редактировать список музыкальных групп.

Исходники тестового проекта, адаптированного под Spring Boot 3, доступны на github.

Подключаем Spring Data Rest

Для начала создадим заготовку проекта. Проще всего это сделать с помощью Spring Initializr. В настройках выбираем в качестве языка Kotlin и в качестве сборщика Gradle – Kotlin. В dependency нам нужно последовательно добавить три зависимости: Spring Data JPA, Rest Repositories и H2 Database. H2 – это СУБД, которая работает в оперативной памяти и не требует установки. Однако при необходимости вы можете легко поменять настройки подключения и использовать другой драйвер, например, Postgres. При этом как-то править код приложения не потребуется.

Ранее я уже публиковал статью про создание документации по REST API с помощью swagger. К сожалению, с последними версиями Spring Boot описанный там подход уже не работает, т.к. на смену springfox-swagger пришёл springdoc. По функционалу springdoc предоставляет всё то же самое, но аннотации для разметки классов и методов нужно использовать другие. Поэтому в данной статье подробно рассмотрим пример документирования REST API с помощью springdoc и его отличия от springfox.

Springdoc – это библиотека для проекта на Spring Boot, которая автоматически будет генерировать документацию по вашему REST API на основании исходного кода и специальных аннотаций. Таким образом, ваша документация будет всегда актуальной и её не нужно как-то дополнительно актуализировать каждый раз при изменении исходников.

При разработке приложения, ориентированного на мировой рынок, сразу следует закладывать поддержку нескольких языков. Добавление новой локализации должно выполняться быстро и при этом не требовать значительного рефакторинга. К счастью, если вы разрабатываете приложение на Spring Boot, то реализовать такую поддержку довольно просто.

Рассмотрим пример rest-сервиса, написанного на Kotlin и работающего с базой данных с помощью Spring Data JPA. Rest-сервис состоит из трёх слоёв: слой работы с БД, сервисный слой и контроллер. Мы пойдём последовательно по слоям, начиная с нижнего.

В качестве примера возьмём сервис, работающий с музыкальными группами. У каждой группы будет три основных параметра: название, количество участников и дата основания.

Заготовку проекта удобно сгенерить через Spring Initializr. Там достаточно выбрать тип проекта – Gradle – Kotlin, язык – Kotlin. В качестве dependency надо добавить Spring Web (функциональность rest-контроллеров), Spring Data JPA (работа с БД), Validation (валидация входящих rest-запросов) и драйвер вашей СУБД. Для удобства мы будем использовать H2, т.к. она автоматически создаётся в оперативной памяти и не требует никакой настройки. Но вы можете использовать любую другую СУБД. Достаточно подключить нужный драйвер в файле build.gradle.kts и прописать параметры подключения в файле application.yml.

Затем нажимаем Generate – и скачиваем архив с заготовкой проекта. В итоге файл build.gradle.kts в секции dependencies помимо стандартных должен содержать следующие зависимости:

В промышленных системах бывает важно знать, кто и когда сделал изменения конкретной сущности. Прежде всего нас интересует такая информация:

• кто создал запись
• дата создания
• автор последних изменений
• дата последних изменений

Структура таблицы

Рассмотрим пример, в котором у нас есть таблица company. У компании есть id (автоинкремент) и название.

Поля аудита обычно скрыты от рядовых пользователей, но доступны администраторам системы. Скрипт создания этой таблицы может выглядеть так: