SpringAI整合Ollama实战指南

原创于 2025-10-08 00:03:00 发布 · 362 阅读

7 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#csdn

以下是关于使用Spring AI整合Ollama大模型实现智能对话的详细方案，结合Spring Boot后端与Vue前端进行项目实战的完整指南：

环境准备

安装Ollama：从官网下载对应操作系统的版本，启动服务后可通过命令行测试模型（如ollama run llama2）。
创建Spring Boot项目：使用Spring Initializr生成基础项目，添加spring-ai-ollama依赖（需Spring AI 0.8+版本）。
初始化Vue项目：通过Vue CLI或Vite创建前端项目，安装Axios用于HTTP通信。

后端实现（Spring Boot）

配置Ollama连接

# application.yml
spring:
  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        model: llama2

创建对话服务

@Service
public class ChatService {
    private final OllamaChatClient chatClient;

    public ChatService(OllamaChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }

    public String generateResponse(String prompt) {
        return chatClient.call(prompt);
    }
}

REST接口暴露

@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {
    private final ChatService chatService;

    public ChatController(ChatService chatService) {
        this.chatService = chatService;
    }

    @PostMapping
    public ResponseEntity<String> chat(@RequestBody String message) {
        return ResponseEntity.ok(chatService.generateResponse(message));
    }
}

前端实现（Vue 3）

对话界面组件

<template>
  <div>
    <div v-for="(msg, index) in messages" :key="index">
      {{ msg.role }}: {{ msg.content }}
    </div>
    <input v-model="inputMessage" @keyup.enter="sendMessage" />
  </div>
</template>

<script setup>
import { ref } from 'vue';
import axios from 'axios';

const messages = ref([]);
const inputMessage = ref('');

const sendMessage = async () => {
  if (!inputMessage.value.trim()) return;
  
  messages.value.push({ role: 'user', content: inputMessage.value });
  const response = await axios.post('http://localhost:8080/api/chat', inputMessage.value);
  messages.value.push({ role: 'assistant', content: response.data });
  inputMessage.value = '';
};
</script>

高级功能扩展

流式响应处理 在后端使用StreamingResponseBody实现分块传输，前端通过SSE（Server-Sent Events）接收实时数据流。

对话历史管理 使用Spring Data JPA或Redis存储对话上下文，通过session ID关联多轮对话。

模型参数调优 在请求中附加生成参数：

ChatResponse response = chatClient.call(
    new Prompt(message, 
        OllamaOptions.create()
            .withTemperature(0.7)
            .withTopK(50)
    )
);

部署注意事项

Ollama服务需与Spring Boot应用部署在同一内网或配置跨域。
生产环境建议使用Nginx反向代理处理前端静态资源和API请求。
对于高并发场景，考虑引入消息队列（如RabbitMQ）异步处理请求。

调试技巧

使用curl直接测试Ollama接口：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama2",
  "prompt": "你好"
}'

开启Spring Boot的Actuator端点监控AI调用指标。
在Vue开发工具中检查网络请求时序。