★在 Spring Boot 企业级应用中集成大型语言模型：Java 开发者的本地化 AI 解决方案★
“
“To build AI, thou must switch to Python.” — Ancient Developer Scrolls (probably)
如果您是 Java 开发者，曾面对 Python 密集的 AI 教程思考 “是否该放弃 Java” —— 请暂停这个想法。通过 Spring AI 和 Ollama，您现在可以完全使用 Java + Spring Boot 与大型语言模型（LLM）交互，无需 Python 环境或 Jupyter Notebook。
本文将完整演示如何构建一个企业级 AI 应用，所有代码均基于 Java 技术栈实现。
应用核心功能
我们将构建一个 REST API 实现：
-
通过 /chat端点接收用户提示 -
通过 Ollama 发送至本地 LLM 模型 -
返回 AI 生成的回答 -
全程基于 Java/Spring Boot 技术栈
为什么此方案适合 Java 开发者
-
🍄✅ 在本地机器运行 LLM（无需 GPU） -
🍄✅ 保持 Spring Boot 开发习惯 -
🍄✅ 兼容现有 Java 微服务架构 -
🍄✅ 避免跨语言技术栈带来的维护成本
技术组件解析
Ollama：本地化 LLM 运行引擎
Ollama 提供开箱即用的 LLM 管理能力，支持一键部署模型：
# 安装模型（以 llama2 为例）
ollama pull llama2
# 启动模型服务
ollama run llama2
启动后，模型服务将在 http://localhost:11434 运行，相当于启动了具备 AI 能力的本地服务。
实现步骤详解
步骤 1：创建 Spring Boot 项目
通过 Spring Initializr 生成项目，选择：
-
🍄Spring Web -
🍄Spring Boot DevTools
添加 Ollama 依赖至 pom.xml：
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
<version>0.7.0</version>
</dependency>
步骤 2：配置模型参数
在 application.yml 中配置：
spring:
ai:
ollama:
chat:
model: llama2 # 需与本地运行的模型名称一致
base-url: http://localhost:11434
步骤 3：实现 API 控制器
创建 REST 控制器处理请求：
@RestController
public class OllamaChatController {
private final OllamaChatModel chatModel;
// 构造函数注入 AI 模型
public OllamaChatController(OllamaChatModel chatModel) {
this.chatModel = chatModel;
}
@PostMapping("/chat")
public ResponseEntity<String> chatBot(@RequestBody String userQuery) {
// 调用模型获取响应
String response = chatModel.call(userQuery);
return ResponseEntity.ok(response);
}
}
步骤 4：测试 AI 服务
启动应用：
./mvnw spring-boot:run
使用 curl 测试：
curl -X POST http://localhost:8080/chat \
-H "Content-Type: text/plain" \
-d "解释 Java 的垃圾回收机制"
高级功能扩展
Spring AI 支持企业级需求：
技术方案优势分析
1. 数据安全性
-
🍄所有数据处理在本地完成 -
🍄避免敏感数据外传至第三方 API
2. 性能表现
-
🍄本地网络延迟低于 1ms -
🍄无需等待远程 API 响应
3. 成本控制
-
🍄无云服务调用费用 -
🍄无 token 数量限制
4. 技术栈统一
-
🍄复用现有 Java 开发技能 -
🍄无缝集成 Spring 生态组件
常见疑问解答 (FAQ)
Q1：是否需要 Python 环境？
不需要。整个方案基于 Java 和 Spring Boot 实现，Ollama 提供独立的本地运行环境。
Q2：能否切换不同 LLM 模型？
支持。Ollama 提供数十种开源模型，通过修改配置即可切换：
spring.ai.ollama.chat.model: mistral # 切换为 Mistral 模型
Q3：如何实现多轮对话？
Spring AI 内置 ChatMemory 接口，可自动维护对话上下文：
@Bean
public ChatMemory chatMemory() {
return new SimpleChatMemory();
}
Q4：是否支持流式响应？
支持。修改控制器返回流式数据：
@PostMapping("/stream")
public Flux<String> streamChat(@RequestBody String prompt) {
return chatModel.stream(prompt);
}
Q5：模型运行需要什么硬件？
CPU 即可运行多数 7B 参数模型，GPU 可加速响应（非必需）。
技术方案验证
完整代码获取
项目已开源：
👉 github.com/Aman20aug/SpringAI
包含：
-
可运行的 Spring Boot 项目 -
配置示例文件 -
测试用例 -
多模型切换演示
结语：Java 在 AI 领域的定位
企业级应用无需重构技术栈即可集成 AI 能力。通过 Spring AI + Ollama：
-
保持技术一致性 – 延续 Java 开发规范 -
降低迁移成本 – 无需培训 Python 团队 -
控制基础设施 – 完全本地化部署
当有人质疑 “Java 能否实现 AI 功能” 时，您现在可以回答：
“通过 Spring Boot 和 Ollama，我的 Java 应用已实现本地化 LLM 集成。”