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开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI（七）

一、前言

在AI大模型百花齐放的时代，很多人都对新兴技术充满了热情，都想尝试一下。但是，实际上要入门AI技术的门槛非常高。除了需要高端设备，还需要面临复杂的部署和安装过程，这让很多人望而却步。不过，随着开源技术的不断进步，使得入门AI变得越来越容易。通过使用**Ollama**，您可以快速体验大语言模型的乐趣，不再需要担心繁琐的设置和安装过程。另外，通过集成Spring AI，让更多Java爱好者能便捷的将AI能力集成到项目中，接下来，跟随我的脚步，一起来体验一把。

二、术语

2.1、Spring AI

是 Spring 生态系统的一个新项目，它简化了 Java 中 AI 应用程序的创建。它提供以下功能：
  • 支持所有主要模型提供商，例如 OpenAI、Microsoft、Amazon、Google 和 Huggingface。
  • 支持的模型类型包括“聊天”和“文本到图像”，还有更多模型类型正在开发中。
  • 跨 AI 提供商的可移植 API，用于聊天和嵌入模型。
  • 支持同步和流 API 选项。
  • 支持下拉访问模型特定功能。
  • AI 模型输出到 POJO 的映射。

2.2、Ollama
是一个强大的框架，用于在 Docker 容器中部署 LLM（大型语言模型）。它的主要功能是在 Docker 容器内部署和管理 LLM 的促进者，使该过程变得简单。它可以帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型。

Ollama 支持 GPU/CPU 混合模式运行，允许用户根据自己的硬件条件（如 GPU、显存、CPU 和内存）选择不同量化版本的大模型。它提供了一种方式，使得即使在没有高性能 GPU 的设备上，也能够运行大型模型。

三、前置条件

3.1、JDK 17+

下载地址：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#jdk17-windows

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e8b489e2ce4642438e1dabd6b18cf690.png)

类文件具有错误的版本 61.0, 应为 52.0

3.2、创建Maven项目

SpringBoot版本为3.2.3

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>3.2.3</version>
    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>

3.3、导入Maven依赖包

<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-core</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-classic</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>cn.hutool</groupId>
    <artifactId>hutool-core</artifactId>
    <version>5.8.24</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.0</version>
</dependency>

3.4、 科学上网的软件

3.5、 安装Ollama及部署Qwen模型

** 参见：**开源模型应用落地-工具使用篇-Ollama（六）-CSDN博客

四、技术实现

4.1、调用Open AI

4.1.1、非流式调用

@RequestMapping("/chat")
public String chat(){
    String systemPrompt = "{prompt}";
    SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemPrompt);

    String userPrompt = "广州有什么特产？";
    Message userMessage = new UserMessage(userPrompt);

    Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(MapUtil.of("prompt", "you are a helpful AI assistant"));

    Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage));

    List<Generation> response = openAiChatClient.call(prompt).getResults();

    String result = "";

    for (Generation generation : response){
        String content = generation.getOutput().getContent();
        result += content;
    }

    return result;
}

调用结果：

![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1657576bdd284ef3a227c566487f4bc5.png)

4.1.2、流式调用

@RequestMapping("/stream")
public SseEmitter stream(HttpServletResponse response){
    response.setContentType("text/event-stream");
    response.setCharacterEncoding("UTF-8");
    SseEmitter emitter = new SseEmitter();

    String systemPrompt = "{prompt}";
    SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemPrompt);

    String userPrompt = "广州有什么特产？";
    Message userMessage = new UserMessage(userPrompt);

    Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(MapUtil.of("prompt", "you are a helpful AI assistant"));
    Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage));

    openAiChatClient.stream(prompt).subscribe(x -> {
        try {
            log.info("response: {}",x);
            List<Generation> generations = x.getResults();
            if(CollUtil.isNotEmpty(generations)){
                for(Generation generation:generations){
                   AssistantMessage assistantMessage =  generation.getOutput();
                    String content = assistantMessage.getContent();
                    if(StringUtils.isNotEmpty(content)){
                        emitter.send(content);
                    }else{
                        if(StringUtils.equals(content,"null"))
                        emitter.complete(); // Complete the SSE connection
                    }
                }
            }

        } catch (Exception e) {
            emitter.complete();
            log.error("流式返回结果异常",e);
        }
    });

    return emitter;
}

流式输出返回的数据结构：

调用结果：

4.2、调用Ollama API

Spring封装的很好，基本和调用OpenAI的代码一致

4.2.1、非流式调用

@RequestMapping("/chat")
public String chat(){
    String systemPrompt = "{prompt}";
    SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemPrompt);

    String userPrompt = "广州有什么特产？";
    Message userMessage = new UserMessage(userPrompt);

    Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(MapUtil.of("prompt", "you are a helpful AI assistant"));

    Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage));

    List<Generation> response = ollamaChatClient.call(prompt).getResults();

    String result = "";

    for (Generation generation : response){
        String content = generation.getOutput().getContent();
        result += content;
    }

    return result;
}

调用结果：

Ollam的server.log输出

4.2.2、流式调用

@RequestMapping("/stream")
public SseEmitter stream(HttpServletResponse response){
    response.setContentType("text/event-stream");
    response.setCharacterEncoding("UTF-8");
    SseEmitter emitter = new SseEmitter();

    String systemPrompt = "{prompt}";
    SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemPrompt);

    String userPrompt = "广州有什么特产？";
    Message userMessage = new UserMessage(userPrompt);

    Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(MapUtil.of("prompt", "you are a helpful AI assistant"));
    Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage));

    ollamaChatClient.stream(prompt).subscribe(x -> {
        try {
            log.info("response: {}",x);
            List<Generation> generations = x.getResults();
            if(CollUtil.isNotEmpty(generations)){
                for(Generation generation:generations){
                    AssistantMessage assistantMessage =  generation.getOutput();
                    String content = assistantMessage.getContent();
                    if(StringUtils.isNotEmpty(content)){
                        emitter.send(content);
                    }else{
                        if(StringUtils.equals(content,"null"))
                            emitter.complete(); // Complete the SSE connection
                    }
                }
            }

        } catch (Exception e) {
            emitter.complete();
            log.error("流式返回结果异常",e);
        }
    });

    return emitter;
}

调用结果：

五、附带说明

5.1、OpenAiChatClient默认使用gpt-3.5-turbo模型

5.2、流式输出如何关闭连接

不能判断是否为''（即空字符串），以下代码将提前关闭连接


流式输出会返回''的情况


  应该在返回内容为字符串null的时候关闭![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/75feeb353c664edbab3ac8cb12b7f6f0.png)

5.3、配置文件中指定的Ollama的模型参数，要和运行的模型一致，即

5.4、OpenAI调用完整代码

import cn.hutool.core.collection.CollUtil;
import cn.hutool.core.map.MapUtil;
import jakarta.servlet.http.HttpServletResponse;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.ai.chat.Generation;
import org.springframework.ai.chat.messages.AssistantMessage;
import org.springframework.ai.chat.messages.Message;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.chat.prompt.SystemPromptTemplate;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;

import java.util.List;

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/api")
public class OpenaiTestController {
    @Autowired
    private OpenAiChatClient openAiChatClient;

//    http://localhost:7777/api/chat
    @RequestMapping("/chat")
    public String chat(){
        String systemPrompt = "{prompt}";
        SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemPrompt);

        String userPrompt = "广州有什么特产？";
        Message userMessage = new UserMessage(userPrompt);

        Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(MapUtil.of("prompt", "you are a helpful AI assistant"));

        Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage));

        List<Generation> response = openAiChatClient.call(prompt).getResults();

        String result = "";

        for (Generation generation : response){
            String content = generation.getOutput().getContent();
            result += content;
        }

        return result;
    }

    @RequestMapping("/stream")
    public SseEmitter stream(HttpServletResponse response){
        response.setContentType("text/event-stream");
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        SseEmitter emitter = new SseEmitter();

        String systemPrompt = "{prompt}";
        SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemPrompt);

        String userPrompt = "广州有什么特产？";
        Message userMessage = new UserMessage(userPrompt);

        Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(MapUtil.of("prompt", "you are a helpful AI assistant"));
        Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage));

        openAiChatClient.stream(prompt).subscribe(x -> {
            try {
                log.info("response: {}",x);
                List<Generation> generations = x.getResults();
                if(CollUtil.isNotEmpty(generations)){
                    for(Generation generation:generations){
                       AssistantMessage assistantMessage =  generation.getOutput();
                        String content = assistantMessage.getContent();
                        if(StringUtils.isNotEmpty(content)){
                            emitter.send(content);
                        }else{
                            if(StringUtils.equals(content,"null"))
                            emitter.complete(); // Complete the SSE connection
                        }
                    }
                }

            } catch (Exception e) {
                emitter.complete();
                log.error("流式返回结果异常",e);
            }
        });

        return emitter;
    }
}

5.5、Ollama调用完整代码

import cn.hutool.core.collection.CollUtil;
import cn.hutool.core.map.MapUtil;
import jakarta.servlet.http.HttpServletResponse;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.ai.chat.Generation;
import org.springframework.ai.chat.messages.AssistantMessage;
import org.springframework.ai.chat.messages.Message;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.chat.prompt.SystemPromptTemplate;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;

import java.util.List;

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/api")
public class OllamaTestController {
    @Autowired
    private OllamaChatClient ollamaChatClient;

    @RequestMapping("/chat")
    public String chat(){
        String systemPrompt = "{prompt}";
        SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemPrompt);

        String userPrompt = "广州有什么特产？";
        Message userMessage = new UserMessage(userPrompt);

        Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(MapUtil.of("prompt", "you are a helpful AI assistant"));

        Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage));

        List<Generation> response = ollamaChatClient.call(prompt).getResults();

        String result = "";

        for (Generation generation : response){
            String content = generation.getOutput().getContent();
            result += content;
        }

        return result;
    }

    @RequestMapping("/stream")
    public SseEmitter stream(HttpServletResponse response){
        response.setContentType("text/event-stream");
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        SseEmitter emitter = new SseEmitter();

        String systemPrompt = "{prompt}";
        SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemPrompt);

        String userPrompt = "广州有什么特产？";
        Message userMessage = new UserMessage(userPrompt);

        Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(MapUtil.of("prompt", "you are a helpful AI assistant"));
        Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage));

        ollamaChatClient.stream(prompt).subscribe(x -> {
            try {
                log.info("response: {}",x);
                List<Generation> generations = x.getResults();
                if(CollUtil.isNotEmpty(generations)){
                    for(Generation generation:generations){
                        AssistantMessage assistantMessage =  generation.getOutput();
                        String content = assistantMessage.getContent();
                        if(StringUtils.isNotEmpty(content)){
                            emitter.send(content);
                        }else{
                            if(StringUtils.equals(content,"null"))
                                emitter.complete(); // Complete the SSE connection
                        }
                    }
                }

            } catch (Exception e) {
                emitter.complete();
                log.error("流式返回结果异常",e);
            }
        });

        return emitter;
    }
}

5.6、核心配置

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        model: qwen:1.8b-chat

5.7、启动类

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class AiApplication {

    public static void main(String[] args) {
        System.setProperty("http.proxyHost","127.0.0.1");
        System.setProperty("http.proxyPort","7078"); // 修改为你代理软件的端口
        System.setProperty("https.proxyHost","127.0.0.1");
        System.setProperty("https.proxyPort","7078"); // 同理

        SpringApplication.run(AiApplication.class, args);
    }

}
标签： 深度学习 spring
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq839019311/article/details/136482017
版权归原作者 开源技术探险家 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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