SpringAI 调用本地ollama大模型

pom文件

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<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.2.4</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>

    <groupId>com.bjpowernode</groupId>
    <artifactId>spring-ai-ollama</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>

    <name>spring-ai-ollama</name>
    <description>spring-ai-ollama</description>

    <properties>
        <java.version>17</java.version>
        <spring-ai.version>1.0.0-SNAPSHOT</spring-ai.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
                <version>${spring-ai.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
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        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

    <!--配置本项目的仓库:因为maven中心仓库还没有更新spring ai的jar包-->
    <repositories>
        <!--快照版本的仓库-->
        <repository>
            <id>spring-snapshot</id>
            <name>Spring Snapshots</name>
            <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
            <releases>
                <enabled>false</enabled>
            </releases>
        </repository>
    </repositories>

</project>

配置文件:application.yml

spring:
  application:
    name: spring-ai-ollama

  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        options:
          model: qwen2.5-coder:7b

Demo

package com.bjpowernode.controller;

import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
import org.springframework.ai.ollama.api.OllamaOptions;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class OllamaController {

    @Resource
    private OllamaChatModel ollamaChatClient;


    @Resource
    private ChatModel chatClient;

    @RequestMapping(value = "/ai/ollama")
    public Object ollama(@RequestParam(value = "msg") String msg) {
        String called = ollamaChatClient.call(msg);
        System.out.println(called);

        return called;
    }

    @RequestMapping(value = "/ai/ollama2")
    public Object ollama2(@RequestParam(value = "msg") String msg) {



        ChatResponse chatResponse = ollamaChatClient.call(new Prompt(msg, OllamaOptions.builder()
                .model("qwen2.5-coder:7b") //使用哪个大模型
                .temperature(0.4).build())); //温度,温度值越高,准确率下降,温度值越低,准确率会提高
        System.out.println(chatResponse.getResult().getOutput().getText());
        return chatResponse.getResult().getOutput().getText();
    }

}

运行项目 测试demo
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

我这里ollama部署的是 qwen2.5-coder:7b 你们可以根据自己部署的模型更改代码中的配置进行访问

前文: Windows部署千问大模型
需要调用其他模型的可以根据下面地址查看API
Spring :官网
接口文档查看:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
AI Models就是可以调用的所有模型
Chat Models就是对话模型
在这里插入图片描述

SpringAI可以调用的对话模型:https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/chat/qianfan-chat.html
在这里插入图片描述
Spring AI支持:
1、Chat Models 聊天模型
2、Text-to-image Models 文本到图像模型:
3、Transcription (audio to text) Models 转录(音频到文本)模型
4、Embedding Models 嵌入模型
5、矢量数据库
6、用于AI模型和矢量存储的Spring Boot自动配置和启动器;
7、函数调用
8、用于数据工程的ETL框架
9、广泛的参考文档、示例应用程序和研讨会/课程材料

<think>好的,我现在需要帮用户解决如何将SpringAIOllama集成的请求。首先,用户提到了他们看到的引用内容,里面有关于SpringAI整合Ollama和DeepSeek模型的案例,还有配置文件的示例。我需要确保我的回答基于这些引用内容,并且符合用户的要求。 首先,用户需要的是教程、示例和代码。我应该从准备工作开始,确保他们安装了Ollama,并且模型已经下载。接着是创建Spring Boot项目,添加依赖,配置application.yml,然后编写代码。引用里提到代码已经提交到gitcode,所以可能需要建议用户查看那里获取完整代码,但这里需要直接给出示例。 然后,我需要检查每个步骤是否正确。比如,Ollama的安装步骤是否准确,是否提到了启动服务。依赖项方面,Spring AI的starter和Ollama的依赖是否正确引用。配置文件中base-url和model的名称是否正确,比如引用4中的模型是qwen:1.8b,但用户示例中用了deepseek-r1,可能需要说明模型名称根据实际情况调整。 接下来是编写Controller,这部分需要确保注入ChatClient,并且调用generate方法。用户可能需要了解如何自定义参数,所以可以提到temperature和maxTokens的设置。同时,运行步骤需要明确,比如启动Ollama服务,再运行Spring Boot应用。 然后,生成相关问题。需要确保问题覆盖配置优化、模型切换、参数调整、调试方法和整合其他AI功能,这些都是用户可能后续会遇到的点。 需要检查是否符合系统级指令,比如数学公式是否用$...$,但这个问题里可能没有数学内容。代码块是否正确使用语法高亮,例如python或java。同时回答要结构清晰,分步骤,引用正确,比如在配置部分引用[^4],在整合案例部分引用[^1][^3]。 最后,确保使用中文,没有Markdown格式,代码部分用正确语法。可能还需要检查是否有遗漏的步骤,比如Maven仓库的配置,或者是否需要添加其他依赖。另外,确保示例代码的正确性,比如包名是否正确,是否有必要的注解如@RestController和@GetMapping。 总结一下,回答的结构应该是:准备工作、创建项目、配置、编写代码、运行,然后是相关问题。每个步骤都需要参考用户提供的引用内容,并正确标注引用标记。同时,确保代码示例与引用中的一致,比如配置文件的格式和Controller的实现方式。</think>以下是Spring AI与Ollama集成开发的分步指南(含代码示例): ### 一、环境准备 1. 安装Ollama服务 ```bash # Linux系统安装命令 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ollama run deepseek-r1 # 下载指定模型 ``` 2. 验证服务状态 ```bash curl http://localhost:11434 # 默认端口11434 ``` ### 二、Spring Boot项目搭建 1. 添加依赖(pom.xml) ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId> </dependency> ``` 2. 配置文件(application.yml) ```yaml spring: ai: ollama: base-url: http://localhost:11434 # Ollama服务地址[^4] chat: model: deepseek-r1 # 使用的模型名称[^3] temperature: 0.7 max-tokens: 500 ``` ### 三、核心代码实现 ```java @RestController public class AIController { private final ChatClient chatClient; public AIController(ChatClient chatClient) { this.chatClient = chatClient; } @GetMapping("/chat") public String generate(@RequestParam String prompt) { return chatClient.generate(prompt); } } ``` ### 四、运行验证 1. 启动Ollama服务 ```bash ollama serve ``` 2. 运行Spring Boot应用后测试 ```bash curl http://localhost:8080/chat?prompt="用中文解释量子计算" ``` ### 五、高级配置建议 1. 自定义请求参数 ```java @Bean public OllamaChatOptions chatOptions() { return OllamaChatOptions.builder() .withTemperature(0.5f) .withMaxTokens(1000) .build(); } ``` 2. 多模型切换配置 ```yaml spring: ai: ollama: chat: options: model: ${OLLAMA_MODEL:deepseek-r1} # 支持环境变量切换 ```
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