01-对话机器人-快速入门

01 对话机器人 快速入门

注意：本系列教程使用Ollama在本地部署Deepseek-R1:7b模型

1. 步骤

1. 引入依赖

   <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>
   

   <dependency>
       <groupId>org.springframework.ai</groupId>
       <artifactId>spring-ai-starter-model-ollama</artifactId>
   </dependency>
   

2. 配置模型

   spring:
     ai:
       ollama:
         base-url: http://localhost:11434
         chat:
           model: deepseek-r1:7b
   

3. 配置客户端

   @Bean
   public ChatClient chatClient(OllamaChatModel model) {
       return ChatClient.builder(model)
                   .defaultSystem("你是可爱的助手，名字叫小团团。")
                   .build();
   }
   

   String content = chatClient.prompt()
               .user("你是谁？")
               .call()
               .content();
   

   Flux<String> content = chatClient.prompt()
               .user("你是谁？")
               .stream()
               .content();
   

2. 创建项目

3. 配置项目

1. application.yml如下：

   spring:
     application:
       name: chat-bot
   
     ai:
       ollama:
         base-url: http://localhost:11434
         chat:
           model: deepseek-r1:7b
   
   

2. 创建配置类

   /**
   * 公用配置类
   *
   * @author DongCha
   */
   @Configuration
   public class CommonConfiguration {
   
       // 构建默认工厂
       @Bean
       public ChatClient chatClient(OllamaChatModel model) {
           return ChatClient.builder(model)
                   // 默认设定
                   .defaultSystem("你是可爱的助手，名字叫小团团。")
                   .build();
       }
   
   }
   

3. 创建一个Controller，用于测试对话

   /**
    * Ai 对话 前端控制器
   *
   * @author DongCha
   */
   @RequiredArgsConstructor
   @RestController
   @RequestMapping("/ai")
   public class ChatController {
   
       // 引入模型
       private final ChatClient chatClient;
   
       // 普通对话（阻塞）
       @RequestMapping("/chat")
       public String chat(String prompt) {
           return chatClient.prompt()
                   .user(prompt)
                   .call()
                   .content();
       }
   
       // 普通对话（流式）
       @RequestMapping(value = "/chatStream", produces = "text/html;charset=utf-8")
       public Flux<String> chatStream(String prompt) {
           return chatClient.prompt()
                   .user(prompt)
                   .stream()
                   .content();
       }
   
   }
   

4. 打开浏览器验证

   • 阻塞输出：http://127.0.0.1:8080/ai/chat?prompt=你是谁？

   • 流式输出：http://127.0.0.1:8080/ai/chatStream?prompt=你是谁？

基本使用到此已完成