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SpringAI简单使用(本地模型+自定义知识库)

Ollama

简介

Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具,它允许用户在本地机器上构建和运行语言模型,提供了一个简单易用的API来创建、运行和管理模型,同时还提供了丰富的预构建模型库,这些模型可以轻松地应用在多种应用场景中。Ollama支持多种操作系统,包括macOS、Windows、Linux,并提供Docker镜像,方便用户在不同环境中部署使用 。

Ollama的特点包括轻量级和可扩展性,它允许用户通过命令行界面(CLI)或REST API与语言模型进行交互。用户可以下载并运行预训练的模型,如Llama 2、Mistral、Dolphin Phi等,这些模型具有不同的参数量和大小,适用于不同的使用场景和需求 。

此外,Ollama还支持模型的自定义,用户可以根据自己的需求调整模型参数,或者导入自有的模型进行使用。例如,用户可以通过创建Modelfile来定制模型,Modelfile是一个配置文件,用于定义和管理Ollama平台上的模型,通过模型文件可以创建新模型或修改现有模型,以适应特定的应用场景 。

安装

官网:https://ollama.com/
Github:https://github.com/ollama/ollama

进入官网之后,点击download下载对应系统版本进行安装。
ollama下载

模型使用llama3
官网:https://ollama.com/library/llama3

ollama下载完成之后,打开命令行,运行命令

ollama run llama3

,自动下载模型,在命令行可进行简单的聊天
llama3命令行
llama3有8B和70B,上面的命令运行之后,默认选择的是8B
在这里插入图片描述

客户端

python客户端:https://github.com/ollama/ollama-python

import ollama
response = ollama.chat(model='llama3', messages=[{'role':'user','content':'Why is the sky blue?',},])print(response['message']['content'])

流式响应:

import ollama

stream = ollama.chat(
    model='llama3',
    messages=[{'role':'user','content':'用中文讲一个笑话'}],
    stream=True,)for chunk in stream:print(chunk['message']['content'], end='', flush=True)

Web UI

Ollama的Github中推荐的UI项目:
在这里插入图片描述
这里我们使用hollama:https://github.com/fmaclen/hollama

先克隆

hollama

的源代码,进入目录之后运行

npm i --registry=https://registry.npmmirror.com

安装依赖,然后运行

npm run dev

启动项目

进入

setting

中设置

Server

Model

在这里插入图片描述
然后再

sessions

里面可以进行聊天

在这里插入图片描述

Spring AI

官网:https://docs.spring.io/spring-ai/reference/index.html

ollama文档:https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/chat/ollama-chat.html

1、通过

https://start.spring.io/

创建项目,并引入Ollama AI
在这里插入图片描述
pom.xml如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><projectxmlns="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 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.3.1</version><relativePath/><!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>pers.fengxu</groupId><artifactId>springaidemo</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>springaidemo</name><description>Demo project for Spring Boot</description><url/><licenses><license/></licenses><developers><developer/></developers><scm><connection/><developerConnection/><tag/><url/></scm><properties><java.version>22</java.version><spring-ai.version>1.0.0-M1</spring-ai.version></properties><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></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>${spring-ai.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build><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>

配置文件

application.properties
spring.application.name=springaidemo
spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434
spring.ai.ollama.chat.options.model=llama3

新建controller

packagepers.fengxu.springaidemo.controller;importorg.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;importorg.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;importorg.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;importorg.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;importorg.springframework.ai.ollama.api.OllamaApi;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;importreactor.core.publisher.Flux;importjava.util.Map;@RestControllerpublicclassChatController{privatefinalOllamaChatModel chatModel;@AutowiredpublicChatController(OllamaChatModel chatModel){this.chatModel = chatModel;}@GetMapping("/ai/generate")publicMapgenerate(@RequestParam(value ="message", defaultValue ="Tell me a joke")String message){returnMap.of("generation", chatModel.call(message));}@GetMapping("/ai/generateStream")publicFlux<ChatResponse>generateStream(@RequestParam(value ="message", defaultValue ="Tell me a joke")String message){Prompt prompt =newPrompt(newUserMessage(message));return chatModel.stream(prompt);}}

新建启动类

packagepers.fengxu.springaidemo;importorg.springframework.boot.SpringApplication;importorg.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplicationpublicclassSpringaidemoApplication{publicstaticvoidmain(String[] args){SpringApplication.run(SpringaidemoApplication.class, args);}}

启动项目之后,访问:

http://localhost:8080/ai/generate

在这里插入图片描述

AnyThingLLM

简介

AnythingLLM 是一款强大的人工智能商业智能工具,用于商业智能和文档处理,具有以下主要特点:

  1. 多平台支持:适用于 MacOS、Linux 和 Windows 系统。
  2. 隐私保护:可以在本地运行,无需互联网连接。
  3. 自定义模型:支持使用闭源模型如 GPT-4 或自定义微调模型如 Llama2。
  4. 多文档处理:不仅支持 PDF,还能处理 Word 文档等多种格式。
  5. 工作区管理:通过“工作区”管理文档,保持上下文清晰。
  6. 成本效益高:管理大型文档时,成本比其他解决方案节省高达 90%。
  7. 开发者友好:提供完整的开发者 API,支持自定义集成。
  8. 多用户支持:支持多用户实例和权限管理。
  9. 遥测功能:可选的匿名使用信息收集,帮助改进产品。

安装配置

官网:https://useanything.com/download

下载之后,双击安装,之后打开进行初始设置:
在这里插入图片描述
选择Ollama
在这里插入图片描述
继续
在这里插入图片描述
设置工作区名称:
在这里插入图片描述
可以在设置里面进行语言和其他相关属性的配置:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

知识库导入

现在先问ai一个它可能不知道的问题,例如“高启强是谁?”,它的回答显然有些驴头不对马嘴。

在这里插入图片描述

点击左边的上传按钮

在这里插入图片描述

左边支持网址和文本

在这里插入图片描述
所以可以直接讲百度百科的链接提供给ai学习:

地址为:https://baike.baidu.com/item/%E9%AB%98%E5%90%AF%E5%BC%BA/59990049

在这里插入图片描述
解析网页完成之后,将该知识库移动至当前空间
在这里插入图片描述
点击保存
在这里插入图片描述

然后再次输入问题,便可以得到我们想要的答案。

在这里插入图片描述
备注:如果电脑性能不够可以选择阿里的

qwen2:0.5b

模型,只需要几百兆,运行

ollama run qwen2:0.5b

即可安装运行,并且对中文的支持更好,对应网址:https://ollama.com/library/qwen2:0.5b

标签: spring ai java chatgpt

本文转载自: https://blog.csdn.net/li3455277925/article/details/140465023
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