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Spring AI集成Ollama调用本地大模型DeepSeek

article 2025/2/22 1:35:42

Spring AI 是一个强大的框架，它使得开发者能够轻松地将 AI 功能集成到 Spring Boot 应用程序中。本文将通过一个简单的示例，展示如何使用 Spring AI 集成Ollama 并调用本地化DeepSeek大模型，实现跟deepseek简单的聊天对话功能。

1、前提条件

在开始之前，需要确保 DeepSeek 模型已经在本地环境中正确部署。关于“如何使用Ollama本地化部署DeepSeek ”，请参考其它文档，本文不作介绍。

2、配置 application.yml

创建springboot工程后，配置application.yml。为了确保应用程序能够正确连接到本地部署的 Ollama 模型，我们需要在application.yml文件中进行相应的配置，我是部署了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF:Q4_K_M模型，读者可以根据自己部署的模型版本，修改如下参数。

server:
  port: 8080

spring:
  application:
    name: spring-ai-ollama-demo

  ai:
    ollama:
      base-url: https:/127.0.0.1:8443
      chat:
        model: modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF:Q4_K_M

3、集成 Ollama 到 Spring AI 框架

接下来，我们将详细介绍如何将 Ollama 集成到 Spring AI 框架中。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.yuncheng</groupId>
    <artifactId>spring-ai-deepseek-demo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>21</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>21</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <spring-ai.version>1.0.0-M5</spring-ai.version>
        <spring-ai-alibaba.version>1.0.0-M5.1</spring-ai-alibaba.version>
    </properties>

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.3.3</version>
        <relativePath/>
    </parent>

    <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>${spring-ai.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <repositories>
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>

</project>

4、创建控制器类

创建一个控制器类 DeepSeekClientController，用于处理与 AI 模型的交互。


import jakarta.servlet.http.HttpServletResponse;
import reactor.core.publisher.Flux;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.ollama.api.OllamaOptions;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("/ollama/deepseek")
public class DeepSeekClientController {
    private static final String DEFAULT_PROMPT = "你好，介绍下你自己！请用中文回答。";
    private final ChatClient ollamaiChatClient;

    public DeepSeekClientController(ChatModel chatModel) {
        // 构造时，可以设置 ChatClient 的参数
        // {@link org.springframework.ai.chat.client.ChatClient};
        this.ollamaiChatClient = ChatClient.builder(chatModel)
                // 实现 Chat Memory 的 Advisor
                // 在使用 Chat Memory 时，需要指定对话 ID，以便 Spring AI 处理上下文。
                .defaultAdvisors(
                        new MessageChatMemoryAdvisor(new InMemoryChatMemory())
                )
                // 实现 Logger 的 Advisor
                .defaultAdvisors(
                        new SimpleLoggerAdvisor()
                )
                // 设置 ChatClient 中 ChatModel 的 Options 参数
                .defaultOptions(
                        OllamaOptions.builder()
                                .topP(0.7)
                                .build()
                )
                .build();
    }

    /**
     * ChatClient 简单调用
     */
    @GetMapping("/simple/chat")
    public String simpleChat(String input) {
        return ollamaiChatClient.prompt(DEFAULT_PROMPT).user(input).call().content();
    }

    /**
     * ChatClient 流式调用
     */
    @GetMapping("/stream/chat")
    public Flux<String> streamChat(HttpServletResponse response,String input) {
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        return ollamaiChatClient.prompt(DEFAULT_PROMPT).user(input).stream().content();
    }

}

在构造函数中，初始化了一个ChatClient实例，并设置了几个关键的顾问（Advisor）来增强其功能：

1）MessageChatMemoryAdvisor：用于管理对话上下文的记忆。通过使用 InMemoryChatMemory，我们可以保存用户的对话历史记录，从而实现连续对话。

2） SimpleLoggerAdvisor：用于记录日志，帮助调试和监控对话过程。

3） OllamaOptions：配置了模型的一些参数，例如topP（采样阈值），以控制生成文本的质量和多样性。

本RestController提供了两个方法来处理不同的请求：

1）简单调用 (/simple/chat)：接收用户输入并返回 AI 模型的响应。使用 .call()方法同步获取结果。

2）流式调用 (/stream/chat)：接收用户输入并以流的形式返回 AI 模型的响应。使用 .stream()方法异步获取结果，适合处理长文本或需要实时更新的情况。