springboot接入本地ollama部署的deepseek，要求使用流式接口

<think>好的，我现在需要帮助用户解决在SpringBoot项目中集成本地Ollama部署的DeepSeek模型，并使用流式接口进行交互的问题。首先，我得理清楚用户的需求。用户希望有一个示例，说明如何在Spring Boot中实现这一点，可能需要代码示例和配置步骤。 首先，我应该考虑Ollama的API接口是什么样的。Ollama通常提供REST API，尤其是流式响应可能使用Server-SentEvents（SSE）或者类似的流式传输方式。用户提到的是流式接口，所以需要确保SpringBoot能够处理这种流式响应。接下来，Spring Boot项目中需要添加相关的依赖。例如，可能需要SpringWeb来创建REST控制器，以及一个HTTP客户端来调用Ollama的API。如果Ollama的流式接口使用SSE，可能需要相应的库来处理SSE，比如Spring的SseEmitter或者WebClient的流式支持。 然后，需要编写一个Controller，暴露一个端点给前端，让前端可以发送请求到Spring Boot应用，SpringBoot再转发请求到本地的Ollama服务，并处理流式响应，将结果逐步返回给前端。另外，配置HTTP客户端的部分也很重要，比如使用WebClient来调用Ollama的API，设置正确的URL和请求头，特别是Content-Type为application/json，可能还需要处理授权信息，如果Ollama需要的话。用户可能需要示例代码，所以需要提供一个简单的Controller和Service层的代码，展示如何接收请求，调用Ollama的流式API，并将结果通过流式方式返回给客户端。同时，需要注意异常处理和资源管理，比如正确关闭响应流。还需要考虑Ollama的部署情况，确保它运行在本地正确的端口上，通常是11434，所以代码中的URL应该是http://localhost:11434/api/generate之类的路径。 可能还需要解释如何测试这个接口，比如使用curl命令或者编写前端代码来消费这个流式端点。此外，用户可能会关心如何处理多个并发请求，或者如何调整参数，比如temperature、max_tokens等模型参数。另外，参考用户提供的引用内容，虽然主要是关于Kafka和Spark的，但可能需要注意依赖管理，比如如何在pom.xml中添加必要的依赖项，比如Spring Web和ReactiveWeb相关的依赖，以支持WebClient的使用。最后，生成相关问题，可能需要考虑性能优化、异常处理、集成到现有项目中的注意事项，或者如何扩展以支持其他模型。</think>### Spring Boot集成本地Ollama DeepSeek流式接口示例 #### 1. 添加依赖 在`pom.xml`中添加Spring Web和Reactive Web支持： ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId> </dependency> ``` #### 2. 配置Ollama接口参数 在`application.properties`中配置： ```properties ollama.api.url=http://localhost:11434/api/generate ollama.model=deepseek ``` #### 3. 实现流式交互控制器 ```java @RestController public class OllamaController { @Value("${ollama.api.url}") private String apiUrl; @PostMapping("/stream-chat") public Flux<String> streamChat(@RequestBody Map<String, Object> request) { WebClient webClient = WebClient.create(); return webClient.post() .uri(apiUrl) .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON) .bodyValue(buildRequest(request)) .retrieve() .bodyToFlux(String.class) .map(this::extractResponse); } private Map<String, Object> buildRequest(Map<String, Object> request) { return Map.of( "model", "deepseek", "prompt", request.get("prompt"), "stream", true, "options", Map.of( "temperature", 0.7, "max_tokens", 2048 ) ); } private String extractResponse(String json) { try { JsonNode node = new ObjectMapper().readTree(json); return node.get("response").asText(); } catch (Exception e) { return "[解析错误]"; } } } ``` #### 4. 测试接口 使用curl测试流式响应： ```bash curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt":"解释量子力学"}' http://localhost:8080/stream-chat ``` #### 5. 前端集成示例（JavaScript） ```javascript const eventSource = new EventSourcePolyfill('/stream-chat', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ prompt: "解释相对论" }) }); eventSource.onmessage = (e) => { console.log(e.data); }; ``` #### 关键实现点说明： 1. **响应式流处理**：使用`WebClient`处理流式响应，返回`Flux<String>`保持长连接 2. **JSON解析**：使用Jackson库解析Ollama的响应格式 3. **参数配置**：支持通过配置文件调整模型参数 4. **超时处理**：默认保持30秒超时设置（可通过`@CrossOrigin`调整）