Spring ai ,ollama qwen2.5:7b 智能体开发，提供一个完整的示例

<think>嗯，用户让我介绍Spring AI和Ollama Qwen2.5:7b的智能体开发，并提供一个完整的示例。首先，我需要确认自己对这两个技术的理解是否正确。Spring AI应该是Spring框架中用于集成人工智能功能的模块，可能类似于Spring Boot的starter，方便开发者调用AI模型。而Ollama可能是一个部署和运行大型语言模型的工具，Qwen2.5:7b则是阿里云的通义千问模型的一个版本，7B参数量的版本。 用户的需求是希望得到一个完整的示例，所以需要涵盖环境搭建、依赖配置、模型集成、API调用以及一个简单的应用场景。可能需要使用Spring Boot来快速搭建项目，结合Spring AI的相关库，然后通过Ollama来本地运行Qwen2.5模型。 接下来，我需要考虑步骤。首先，确保Ollama已经安装，并且能运行Qwen2.5:7b模型。用户可能已经安装了Ollama，但可能需要指导如何拉取模型。然后是Spring项目的创建，添加Spring AI和Ollama的依赖，配置application.properties，编写Service类调用模型，最后在Controller里暴露API。 可能的坑点包括依赖版本是否兼容，Ollama的配置是否正确，模型名称是否正确。另外，示例代码需要简洁明了，用户可能需要注释和说明。同时，用户可能希望了解如何测试，比如用curl或者Postman发送请求，检查返回结果。 还需要注意，Ollama默认的端口是11434，模型名称是否准确，比如qwen2.5:7b是否正确，可能需要确认模型在Ollama库中的确切名称。此外，Spring AI的API可能还在迭代中，确保示例代码符合当前最佳实践。 最后，示例的智能体可能需要一个具体的功能，比如问答系统，处理用户输入并返回模型的回答。测试部分要确保代码能运行，并给出预期的输出示例。可能还要提醒用户如果遇到错误如何排查，比如检查Ollama服务是否运行，模型是否加载成功，依赖是否正确添加等。</think>以下是一个基于 **Spring AI + Ollama (Qwen2.5-7B)** 的完整智能体开发示例，包含环境配置、代码实现和测试步骤： --- ### 1. 环境准备 #### 1.1 安装 Ollama - 前往 [Ollama官网](https://ollama.ai/) 下载并安装 - 拉取 Qwen2.5-7B 模型： ```bash ollama pull qwen2.5:7b ``` #### 1.2 创建 Spring Boot 项目 使用 [Spring Initializr](https://start.spring.io/) 创建项目，选择以下依赖： - Spring Web - Spring AI (Ollama) --- ### 2. 项目配置 #### 2.1 `pom.xml` 依赖 ```xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId> <version>0.8.1</version> <!-- 检查最新版本 --> </dependency> </dependencies> ``` #### 2.2 `application.properties` ```properties # Ollama 配置 spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434 spring.ai.ollama.chat.model=qwen2.5:7b # 启用AI功能 spring.ai.ollama.chat.enabled=true ``` -- ### 3. 核心代码实现 #### 3.1 创建智能体服务类 ```java import org.springframework.ai.chat.ChatClient; import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage; import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class QwenAgentService { private final ChatClient chatClient; public QwenAgentService(ChatClient chatClient) { this.chatClient = chatClient; } public String chatWithAI(String userInput) { Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(userInput)); return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent(); } } ``` #### 3.2 创建 REST 控制器 ```java import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class AIController { private final QwenAgentService agentService; public AIController(QwenAgentService agentService) { this.agentService = agentService; } @PostMapping("/chat") public String handleChatRequest(@RequestBody String userMessage) { return agentService.chatWithAI(userMessage); } } ``` --- ### 4. 测试智能体 #### 4.1 启动 Spring Boot 应用 ```bash mvn spring-boot:run ``` #### 4.2 发送测试请求 使用 curl 测试： ```bash curl -X POST -H "Content-Type: text/plain" -d "请用中文写一首关于春天的五言绝句" http://localhost:8080/chat ``` #### 4.3 预期响应示例 ```json { "content": "春风拂柳绿，\n细雨润桃红。\n莺啼深树里，\n燕舞小园中。" } ``` --- ### 5. 进阶功能扩展 1. **上下文记忆**：添加 `ChatMemory` 实现多轮对话 2. **流式响应**：使用 `StreamingChatClient` 实现实时输出 3. **自定义提示词**：通过 `PromptTemplate` 优化指令工程 4. **多模态支持**：结合图片/文档处理扩展功能 --- ### 常见问题排查 1. **Ollama服务未启动**：确保运行 `ollama serve` 2. **模型未加载**：检查 `ollama list` 确认模型存在 3. **端口冲突**：验证 11434 和 8080 端口是否可用 4. **版本兼容性**：确保 Spring AI 与 Spring Boot 版本匹配 完整代码示例可参考：[GitHub Spring AI Ollama Demo](https://github.com/spring-projects/spring-ai)（需根据实际模型调整）