springboot 开源AI

### Spring Boot 开源 AI 项目集成示例 #### 使用Spring Boot与Ollama构建知识库服务 为了创建基于Spring Boot的知识库服务，环境准备包括JDK17以及Spring Boot版本3.2.4。通过引入Ollama作为支持工具之一来增强应用功能[^1]。 ```java @SpringBootApplication public class KnowledgeBaseApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(KnowledgeBaseApplication.class, args); } } ``` 此配置文件`application.properties`中可加入如下设置以便更好地管理依赖和服务： ```properties server.port=8090 spring.application.name=knowledge-base-service ``` #### 文字转语音功能实现 对于希望扩展至多媒体领域的需求而言，在Spring Boot框架下利用jacob库能够轻松达成文字到语音转换的功能。具体做法可以通过访问指定仓库获取完整的工程实例[^2]。 ```xml <dependency> <groupId>com.github.sarxos</groupId> <artifactId>jacob-project</artifactId> <version>1.19</version> </dependency> ``` 以上Maven依赖项允许开发者快速搭建起具备TTS(Text To Speech)能力的应用程序原型。 #### 数据持久化层设计 当涉及到实际业务逻辑时，往往离不开对数据库的操作。采用MyBatis框架配合Spring Boot提供的简化接口@MapperScan能有效降低开发成本并提高效率[^3]。 ```java @Configuration @MapperScan(basePackages = "com.example.mapper") public class MyBatisConfig {} ``` 上述代码片段展示了如何定义一个全局扫描器用于定位所有的DAO(Data Access Object)，从而使得它们可以在整个应用程序范围内被注入使用。 #### 图像生成API接入案例 针对视觉内容创作方面的要求，可通过RESTful API的形式提供对外部请求的支持。例如，接收描述参数后返回对应图片资源链接的服务端点设计[^4]。 ```java @RestController @RequestMapping("/ai/image") public class ImageController { @GetMapping public ResponseEntity<String> generateImage(@RequestParam String description){ // 调用第三方图像生成功能... return ResponseEntity.ok("http://example.com/path/to/generated-image.jpg"); } } ``` 该控制器负责解析来自客户端的GET请求并将结果封装成HTTP响应对象发送回去。 #### 结合OpenCV进行智能监控系统建设 最后值得一提的是，借助于计算机视觉算法库——OpenCV的强大性能，结合Spring Boot特有的事件驱动架构模式，完全可以打造出一套高效可靠的智能化安防解决方案[^5]。 ```python import cv2 def detect_abnormal_behavior(frame): gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) for (x,y,w,h) in faces: roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray) if len(eyes) == 0: print('Abnormal behavior detected!') ``` 这段Python脚本仅作为一个简单的示意，说明了怎样运用预训练模型去检测视频流中的异常情况。