请你结合spring ai,ollama,qwen2.5:7b，编写一个tool calling结合业务的完整示例，示例需要包含相关依赖自己每个类导入的包情况

<think>好的，我现在需要帮用户解决一个关于结合Spring AI、Ollama和Qwen2.5-7B模型来编写一个工具调用（tool calling）结合业务的完整示例的问题。首先，我需要理清楚用户的需求到底是什么。 用户提到要结合这三个技术，所以首先我需要确认这三个部分各自的角色。Spring AI是Spring框架中用于集成AI功能的模块，Ollama是一个本地运行大模型的工具，而Qwen2.5-7B是通义千问的一个7B参数的模型版本。用户需要一个示例，展示如何用这些技术实现工具调用，并结合实际业务场景。 首先，我得考虑如何将这些技术整合在一起。可能需要使用Spring AI来创建AI相关的服务，Ollama作为模型的后端服务来运行Qwen2.5模型，然后通过工具调用来实现具体的业务功能。例如，用户可能想要让模型处理自然语言请求，然后调用某些工具（比如查询天气、计算等）来完成业务逻辑。 接下来，我需要考虑项目的依赖。Spring AI可能需要的依赖包括spring-boot-starter-web、spring-ai-ollama，可能还有spring-ai-openai-spring-boot-starter，因为工具调用的功能可能在OpenAI模块中有实现。不过需要注意，Ollama是否支持工具调用，或者是否需要其他配置。另外，Qwen2.5模型是否支持工具调用的格式，比如OpenAI的function calling或者类似的机制。可能需要查阅相关文档确认。 然后，代码结构方面，可能需要定义工具（Tool）的接口或类，配置Ollama的连接，创建Controller来处理请求，以及Service层来调用模型和工具。可能还需要自定义一个工具调用器（ToolCaller），用于根据模型的响应来执行具体的工具方法。 用户可能需要详细的依赖列表，包括pom.xml或build.gradle中的依赖项。比如，Spring Boot的版本，Spring AI的版本，Ollama的客户端依赖等。需要确保这些依赖版本兼容。 另外，工具调用的实现可能需要实现Spring AI中的Tool接口，并注册为Bean，这样模型在生成响应时可以识别可用的工具。例如，定义一个天气查询工具或者计算器工具，然后在调用模型时指定这些工具，模型会返回工具调用的参数，进而执行相应的业务逻辑。 接下来，我需要考虑示例的业务场景。比如，用户输入“查询北京的天气”，模型识别出需要调用天气查询工具，并提取参数location为“北京”，然后服务层调用天气API获取结果，再返回给用户。这个流程需要代码示例来展示如何配置和实现。 可能还需要处理模型的响应格式，比如Ollama返回的响应是否兼容Spring AI的ToolCall结构，或者是否需要自定义解析。如果Ollama的响应格式与OpenAI不同，可能需要编写适配器代码来转换。 另外，需要配置Ollama的base URL，确保Spring AI可以连接到本地运行的Ollama服务，并且已经正确下载并运行了Qwen2.5-7B模型。这部分可能需要用户在本地启动Ollama并加载模型，所以在示例中可能需要给出相应的步骤说明。 可能的代码结构包括： 1. 配置类：配置Ollama的连接参数，注册工具Bean。 2. 工具类：实现具体的业务工具，如WeatherService。 3. Controller：接收用户请求，调用AI服务处理。 4. Service层：处理AI模型的调用，解析工具调用，执行工具方法，并生成最终响应。 需要确保每个类的导入包正确，比如Spring的注解、Spring AI的相关类、Ollama的配置类等。 可能遇到的挑战包括Ollama对工具调用的支持程度，以及Qwen2.5模型是否能够正确生成工具调用所需的参数。如果模型不支持，可能需要微调或使用特定的提示词来引导模型生成正确的格式。此外，Spring AI对Ollama的支持可能还在早期阶段，需要确认相关文档和示例是否存在，或者是否需要自定义实现。 最后，需要测试整个流程，确保模型能够正确识别工具调用的需求，并触发相应的业务逻辑。如果存在问题，可能需要调整提示词或检查模型输出是否正确解析。 总结来说，步骤大致是：配置依赖，设置Ollama连接，定义业务工具，配置Spring AI使用这些工具，创建服务调用模型并处理工具调用，最后通过Controller暴露API。需要确保每个部分代码正确，并处理可能的兼容性问题。以下</think>是一个结合Spring AI、Ollama和Qwen2.5-7B实现工具调用的完整示例，包含电商场景的订单查询业务： ```xml <!-- pom.xml 依赖 --> <dependencies> <!-- Spring Boot基础依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> <version>3.2.0</version> </dependency> <!-- Spring AI Ollama --> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId> <version>0.8.1</version> </dependency> <!-- 工具调用支持 --> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId> <version>0.8.1</version> </dependency> </dependencies> ``` ```java // src/main/java/com/example/demo/config/OllamaConfig.java package com.example.demo.config; import org.springframework.ai.ollama.api.OllamaApi; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class OllamaConfig { @Bean public OllamaApi ollamaApi() { return new OllamaApi("http://localhost:11434"); } } ``` ```java // src/main/java/com/example/service/OrderService.java package com.example.demo.service; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.Map; @Service public class OrderService { // 模拟订单数据库 private static final Map<String, String> ORDERS = Map.of( "ORDER123", "已发货 - 物流单号：SF123456789", "ORDER456", "生产中 - 预计3天后发货", "ORDER789", "待付款 - 金额：￥899.00" ); public String queryOrderStatus(String orderId) { return ORDERS.getOrDefault(orderId.toUpperCase(), "订单不存在"); } } ``` ```java // src/main/java/com/example/demo/ai/tools/OrderQueryTool.java package com.example.demo.ai.tools; import com.example.demo.service.OrderService; import org.springframework.ai.model.function.FunctionCallback; import org.springframework.ai.model.function.FunctionCallingOptions; import org.springframework.ai.ollama.api.OllamaOptions; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import java.util.List; @Configuration public class OrderQueryTool { @Bean public FunctionCallback orderQueryFunction(OrderService orderService) { return FunctionCallback.builder() .withName("queryOrderStatus") .withDescription("根据订单ID查询订单状态") .withInputType(OrderQueryRequest.class) .withResponseConverter(response -> response) .withFunction(orderService::queryOrderStatus) .build(); } @Bean public FunctionCallingOptions ollamaFunctionCallingOptions() { return OllamaOptions.create() .withModel("qwen2.5:7b") .withTemperature(0.5f) .withFunctionCallbacks(List.of("queryOrderStatus")); } public record OrderQueryRequest(String orderId) {} } ``` ```java // src/main/java/com/example/demo/controller/OrderController.java package com.example.demo.controller; import org.springframework.ai.client.AiClient; import org.springframework.ai.prompt.Prompt; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class OrderController { private final AiClient aiClient; @Autowired public OrderController(AiClient aiClient) { this.aiClient = aiClient; } @PostMapping("/query") public String handleOrderQuery(@RequestBody String userQuery) { Prompt prompt = new Prompt(userQuery); return aiClient.generate(prompt).getGeneration().getContent(); } } ``` ```java // src/main/java/com/example/demo/DemoApplication.java package com.example.demo; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; @SpringBootApplication public class DemoApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(DemoApplication.class, args); } } ``` 使用说明： 1. 确保本地已安装并运行Ollama，且已下载qwen2.5:7b模型： ```bash ollama pull qwen2.5:7b ollama serve ``` 2. 启动Spring Boot应用后，发送POST请求： ```bash curl -X POST -H "Content-Type: text/plain" -d "请帮我查一下订单ORDER123的状态" http://localhost:8080/query ``` 3. 预期响应： ``` 订单ORDER123的状态是：已发货 - 物流单号：SF123456789 ``` 实现特点： 1. 自定义订单查询工具函数，通过FunctionCallback集成业务服务 2. 使用Qwen2.5-7B模型进行自然语言理解 3. 自动将用户查询转换为工具调用 4. 真实业务数据与AI模型的无缝集成 关键点说明： - FunctionCallingOptions 配置模型参数和可用工具 - OrderService 封装真实的业务逻辑 - FunctionCallback 实现模型与业务服务的桥接 - OllamaApi 配置确保正确连接到本地服务 此示例展示了如何将大语言模型与业务系统深度集成，实现自然语言到业务操作的智能转换。