当前位置：首页 > news >正文

【Spring AI Alibaba实战Demo】通过Spring AI Alibaba接入本地部署的大模型和线上大模型，实现流式简单对话

news 2025/7/18 15:16:48

文章目录

工具
SpringAIAlibaba接入本地大模型
SpringAIAlibaba接入线上大模型
流式对话实现

工具

IDEA
springBoot 3.x
Java 17
ollama

本地大模型使用ollama部署的deepseek-r1:1.5b，线上使用阿里百炼的大模型，具体本地部署步骤可参考：我的博客

SpringAIAlibaba接入本地大模型

创建SpringBoot项目
添加pom依赖

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

写配置文件

spring:ai:ollama:base-url: http://localhost:11434chat:model: deepseek-r1:1.5b

接口层

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {private final ChatClient chatClient;public ChatController(ChatClient.Builder chatClient) {this.chatClient = chatClient.build();}/*** 处理普通聊天请求，接收用户输入并返回模型的响应。* * @param input 用户输入的文本内容* @return 模型生成的响应内容*/@GetMapping(value = "/chat")public String chat(@RequestParam(value = "input") String input) {// 使用 ChatClient 发起一个用户消息请求，并同步获取模型的响应内容return this.chatClient.prompt().user(input) // 设置用户输入的内容.call()      // 触发模型调用.content();  // 获取模型返回的内容}
}

启动项目后测试接口

###
GET http://localhost:8088/ai/chat?input=你是谁

结果输出

成功接入

SpringAIAlibaba接入线上大模型

此处不再赘述，只需更改两个地方：

pom依赖中

<!--        <dependency>-->
<!--            <groupId>org.springframework.ai</groupId>-->
<!--            <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>-->
<!--        </dependency>--><dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId></dependency>

注意要注释掉原来的ollama依赖

新增配置

spring:application:name: alibaba-deepseek-demoai:ollama:base-url: http://localhost:11434chat:model: deepseek-r1:1.5bdashscope:api-key: (填入你的apiKey)#base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1chat:options:model: qwen-max

记得填入你自己的apiKey

最后启动即可：
在这里插入图片描述
至此，我们就完成了通过SpringAIAlibaba接入本地和线上大模型两种方式，来进行简单的对话了！接下来用流式实现对话

流式对话实现

    /*** 流式对话接口，通过SSE返回逐字生成的回复内容* @param input 用户输入的提示词* @return Flux<String> 以流式方式返回生成的回复内容片段*/@GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)public Flux<String> stream(String input) {// 使用ChatClient构建流式请求：// 1. 创建prompt上下文// 2. 设置用户输入// 3. 启动流式推理// 4. 提取内容流return this.chatClient.prompt().user(input).stream().content();}