springai ollama 模型

### SpringAI与Ollama模型的使用说明 #### 集成概述 SpringAI 是一个用于构建人工智能驱动应用程序的框架，支持多种大型语言模型 (LLM) 的集成。通过将 Ollama 模型引入 Spring 应用程序中，可以实现高效的本地化推理服务[^2]。 --- #### 安装与配置流程 ##### Maven依赖项设置 为了使项目能够正常运行并加载所需的库，在 `pom.xml` 文件中需添加以下依赖项： ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-core</artifactId> <version>{latest-version}</version> </dependency> ``` 完成上述操作后，启动 Maven 构建工具以下载必要的包文件[^1]。 --- ##### Application Properties 设置 在项目的 `application.properties` 或 `application.yml` 中定义模型路径以及相关参数。以下是 YAML 格式的示例配置： ```yaml spring: ai: model-path: /path/to/ollama/models/deepseek-r1 max-tokens: 512 temperature: 0.7 ``` 此部分确保了应用能够在指定位置找到预训练好的 DeepSeek-R1 模型，并调整生成文本的质量控制选项如最大 token 数量和温度系数。 --- #### 示例代码展示 下面提供了一个简单的 RESTful API 接口实例，演示如何利用 SpringAI 调用已部署的 Ollama LLM 进行预测任务。 ```java import org.springframework.web.bind.annotation.*; import org.springframework.stereotype.Controller; import java.util.Map; @Controller @RequestMapping("/api/predict") public class PredictionController { @PostMapping public String predict(@RequestBody Map<String, Object> payload) { String inputText = (String) payload.get("input"); // 假设此处存在对OLLAMA模型的具体调用逻辑 String result = callOllamaModel(inputText); return "{\"output\": \"" + result + "\"}"; } private String callOllamaModel(String text){ // 实现细节省略... return "Generated Response Based On Input"; } } ``` 以上片段展示了基于 POST 请求接收输入数据并通过自定义方法处理返回结果的过程[^3]。 --- #### 参考资源链接 对于更深入的学习或者遇到具体技术难题时，可访问官方文档获取权威指导材料：[Spring AI Overview](https://spring.io/projects/spring-ai#overview) ---