SpringAI+Ollama+Qwen:7b，轻松搭建本地大模型聊天程序！大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

还记得ChatGPT刚火那会儿，朋友圈满屏都是"我和AI的对话截图"。可最近，越来越多开发者开始担心：我的敏感数据会不会被云端大模型"偷窥"？企业级应用如何在享受AI红利的同时，确保数据安全？

答案很简单：本地化部署。

今天就带你用SpringAI+Ollama+Qwen:7b

30分钟搭建一套完全私有的智能聊天系统！

核心实现步骤

一、环境准备

(1) 本地Ollama环境，下载本地Qwen大模型

轻松掌握 AI 大模型！Windows 新突破：Ollama 赋能本地部署

(2) SpringAI代码集成

SpringAI+阿里百炼，基于OpenAI，超简单！

(3) 前端页面代码

二、SpringAI对接Ollama的千问大模型

(1) 引入依赖 pom.xml

<!-- ollama依赖 -->
<dependency>
  <groupId>org.springframework.ai</groupId>
  <artifactId>spring-ai-starter-model-ollama</artifactId>
</dependency>

(2) 配置对接Qwen本地大模型 application.yml

# 应用服务器端口号
server:
  port: 8080
# 上下文路径
  servlet:
    context-path: /
spring:
  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        options:
          model: qwen:7b

三、后端聊天业务代码实现

package com.bmbfm.controller;
import com.bmbfm.dto.ReqParamDTO;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import reactor.core.publisher.Flux;

@RestController
public class ChatController {

    @Autowired
    private ChatModel chatModel;

    @PostMapping("/chat/v1")
    @Operation(summary = "聊天流式调用")
    public Flux<String> clientAIChat(@RequestBody ReqParamDTO reqParamDTO) {
        Flux<String> stream = chatModel.stream(reqParamDTO.getMessage());
return stream;
    }

}

四、演示效果

AI正在重塑软件架构。从云端集中式服务，到边缘计算分布式部署，技术演进的背后是对效率、安全、成本的多维优化。

SpringAI+Ollama+Qwen这套组合，为Java开发者提供了拥抱AI浪潮的最佳实践路径。不只是写代码，更是在思考如何用技术创造真正的商业价值。

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大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

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L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

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L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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