SpringAI集成本地AI大模型ollama(调用篇)非常简单!!

一,前提准备本地ai模型

1,首先需要去ollama官网下载开源ai到本地

网址:Ollama

直接下载到本地,然后启动ollama

启动完成后,我们可以在cmd中执行ollama可以看到相关命令行

2, 下载ai moudle

然后我们需要在这个ai中给它下载好一个已有模型给我们自己使用

将命令行运行即可下载。

二, 准备本地代码

1,首先准备pom文件中的相关依赖
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactI
### SpringAI 集成 Ollama 方法 为了实现SpringAIOllama集成,在`application.yml`文件中指定Ollama的基础URL以及所使用的模型名称。具体来说,配置如下所示[^3]: ```yaml spring: ai: ollama: base-url: http://localhost:11434 embedding: model: llama2 ``` 上述配置指定了Ollama服务的位置为`http://localhost:11434`,并且选择了名为`llama2`的预训练模型用于嵌入操作。 接着,在Spring Boot应用程序中可以通过依赖注入的方式获取到已配置好的组件实例,并调用相应的方法来完成具体的任务处理逻辑。由于Spring AI简化了与大型语言模型(LLM)之间的交互接口设计,使得开发者能够更加专注于业务逻辑本身而不必过多关心底层通信细节[^4]。 下面是一个简单的代码片段展示如何利用Spring Data JPA查询数据库并将结果传递给Ollama进行进一步分析或生成回复的例子: ```java @RestController @RequestMapping("/api/v1/ollama") public class OllamaController { private final OllamaService ollamaService; @Autowired public OllamaController(OllamaService ollamaService) { this.ollamaService = ollamaService; } @GetMapping("/analyze/{id}") public ResponseEntity<String> analyze(@PathVariable Long id) { String result = ollamaService.analyze(id); return ResponseEntity.ok(result); } } ``` 在此基础上,还可以根据实际需求扩展更多功能模块,比如增加错误重试机制、日志记录等功能以提高系统的稳定性和可维护性。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值