Spring AI框架整合Ollama调用本地大模型的过程大致如下：
- 引入Spring AI和Ollama的依赖。
- 配置Ollama的客户端。
- 创建一个服务，使用Ollama客户端与大模型交互。
以下是一个简化的例子：
第一步：添加依赖
在pom.xml中添加Spring AI和Ollama的依赖。
<dependencies>
<!-- Spring AI 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-ai-openai</artifactId>
</dependency>
<!-- Ollama 客户端依赖 -->
<dependency>
<groupId>com.oracle.adw.llama</groupId>
<artifactId>llama-client</artifactId>
<version>版本号</version>
</dependency>
</dependencies>
第二步：配置Ollama客户端
在Spring配置文件中配置Ollama客户端。
@Configuration
public class OllamaConfig {
@Bean
public LlamaClient llamaClient() {
LlamaClientConfig llamaClientConfig = new LlamaClientConfig()
.service("ollama服务地址")
.port(端口号)
.user("用户名")
.password("密码");
return new LlamaClient(llamaClientConfig);
}
}
第三步：创建服务
创建一个服务，使用Ollama客户端与大模型交互。
@Service
public class LlamaService {
private final LlamaClient llamaClient;
@Autowired
public LlamaService(LlamaClient llamaClient) {
this.llamaClient = llamaClient;
}
public String submitQuery(String query) {
LlamaResponse response = llamaClient.submitQuery(query);
return response.getResult();
}
}
第四步：调用服务
在你的控制器或业务逻辑中调用LlamaService。
@RestController
public class LlamaController {
private final LlamaService llamaService;
@Autowired
public LlamaController(LlamaService llamaService) {
this.llamaService = llamaService;
}
@GetMapping("/query")
public String queryModel(@RequestParam String prompt) {
return llamaService.submitQuery(prompt);
}
}
以上代码展示了如何在Spring应用程序中整合Ollama客户端，并通过一个简单的服务与本地大模型进行交互。这个例子假设你已经有了一个运行中的Ollama服务，并且知道如何配置服务的连接信息。