Spring AI Playground – open source d’expérimentation intégrée MCP·RAG·LLM

Bonjour !
Je vous présente Spring AI Playground, un playground d’intégration IA pour les développeurs.

Avez-vous déjà rencontré des difficultés lorsque vous faites des tests pour développer des services IA ?

• Configuration d’environnement complexe à chaque test de LLM, de base de données vectorielle ou de workflow RAG
• Temps de développement perdu à cause de méthodes d’intégration d’API différentes à chaque fois
• Pour les développeurs Java en particulier, les outils d’IA centrés sur Python représentent une barrière à l’entrée

C’est pourquoi j’ai commencé ce développement avec l’objectif de « faire toutes les expérimentations IA sur un seul écran ».

Principales caractéristiques :

• Prise en charge de plus de 18 bases de données vectorielles en plus du Vectorstore local In-memory par défaut (Chroma, Milvus, PGVector, OpenSearch, Elasticsearch, etc.)
• Intégration des principaux fournisseurs d’IA (OpenAI, Anthropic, Ollama, Google, Amazon, Microsoft)
• Possibilité de construire des agents IA grâce à l’adoption précoce de MCP (Model Context Protocol)
• Prise en charge de PWA pour une utilisation installable comme une application depuis le navigateur
• Environnement familier pour les développeurs Java basé sur le framework Spring AI

Ce que vous pouvez faire avec Spring AI Playground :

• Connexion et test d’outils MCP : intégration entre outils externes et modèles IA
• Connexion à presque tous les LLM : changement facile entre OpenAI, Ollama, modèles locaux, etc.
• Intégration de Vector DB : connexion à la plupart des principales bases de données vectorielles pour tester la recherche par similarité
• Workflow RAG : de l’upload de données PDF, Word et PowerPoint à la génération d’embeddings, puis à la recherche et aux réponses, tout le processus est configuré en GUI
• Test de chat LLM intégré : après configuration de MCP et RAG, test intégré en une seule fois

Playgrounds principaux :

• MCP Tool Playground (Inspector) - connexion et test d’outils externes
• Vector DB Playground - upload de documents, embeddings, tests de recherche
• Chat Playground - test d’une IA conversationnelle intégrant MCP et RAG

Essai en moins de 5 minutes (si git, ollama, docker, java 21 ou supérieur sont installés) :

git clone https://github.com/JM-Lab/spring-ai-playground.git  
cd spring-ai-playground  
./mvnw spring-boot:build-image -Pproduction -DskipTests=true  
docker run -p 8282:8282 -e SPRING_AI_OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 jmlab/spring-ai-playground:latest

Ensuite, accédez à http://localhost:8282

Retour d’expérience de développement :
Au départ, c’était un outil personnel d’apprentissage, mais à mesure que les fonctionnalités se sont accumulées, il est devenu un environnement tout-en-un de développement et de test IA permettant de réaliser des expérimentations IA au même endroit. L’objectif était en particulier de permettre aux développeurs Java d’expérimenter facilement les technologies IA les plus récentes sans environnement Python.

Contribution open source :
Fournir des cas d’usage réels et des bonnes pratiques à l’écosystème Spring AI
Proposer à la communauté Java une alternative aux outils d’IA centrés sur Python

Plan pour la suite :
Évoluer vers Spring AI Agent Playground en ajoutant des fonctionnalités de développement, de test et de déploiement d’agents IA

Je pense que cela peut être utile aux développeurs Java qui souhaitent tester des fonctionnalités IA en local. Tous les retours sont les bienvenus !

Lien du projet : https://github.com/JM-Lab/spring-ai-playground