SpringAI、Dify与Ollama的技术落地与协作

对程序员而言，SpringAI、Dify 和 Ollama 并非抽象的 “技术三角”，而是能直接提升开发效率、降低 AI 应用落地成本的工具链 —— 从本地调试模型到集成企业系统，每一步都对应具体的编码场景、API 调用和问题解决。

一、核心定位：工具分工

1. SpringAI：Java 程序员的 “AI 接口封装器”

对 Java 技术栈开发者而言，SpringAI 的核心价值是消除大模型调用与 Spring 生态的 “技术鸿沟”，无需手写 HTTP 请求、解析 JSON 响应，而是用熟悉的注解式编程实现集成。

• 关键技术点：

  • 标准化AiClient接口：通过@AiService注解自动生成模型调用代理，支持主流模型（OpenAI、通义千问、本地 Ollama）的无缝切换，示例代码如下：

// 1. 引入依赖（Maven）<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-ollama</artifactId><version>0.8.1</version></dependency>// 2. 配置Ollama模型（application.yml）spring:ai:ollama:base-url: http://localhost:11434model: mistral:7b// 3. 注入调用（无需手写HTTP请求）@RestControllerpublic class AiController {@Autowiredprivate OllamaChatClient ollamaClient; // SpringAI自动创建客户端@GetMapping("/chat")public String chat(String prompt) {// 调用Ollama模型，返回结果自动封装return ollamaClient.call(new Prompt(prompt)).getResult().getOutput().getContent();}}

• 原生支持 Spring 生态特性：与 Spring Boot 的自动配置、Spring Cloud 的服务发现、Spring Security 的权限控制无缝集成。例如，给 AI 接口加限流可直接用@RateLimiter注解，无需额外开发。

2. Dify：全栈程序员的 “AI 工作流引擎”

对需要快速验证 AI 原型的程序员，Dify 的价值是提供 “低代码 + 代码级” 双模式开发能力—— 既可用可视化界面拖拽流程，也能通过 SDK 将 Dify 的能力嵌入自有项目。

• 关键技术点：

  • 开放 API 与 SDK：支持 Python/Java/JS 等语言调用，例如用 Python SDK 集成 Dify 的 RAG 能力（无需自己搭建向量数据库）：

# 1. 安装Dify SDKpip install dify-client# 2. 调用Dify的问答接口（已配置Ollama本地模型）from dify_client import DifyClientclient = DifyClient(api_key="your-dify-api-key")response = client.chat.create_chat_completion(user="如何解决Java内存溢出问题？",conversation_id="conv-123456",inputs={"doc_id": "internal-java-doc"} # 关联Dify中的知识库)print(response["answer"]) # 直接获取带RAG的回答

• 自定义插件开发：支持用 Python 编写 Dify 插件（如对接企业内部 ERP 接口），插件可直接在可视化工作流中调用，解决 “通用工具无法满足业务定制” 的问题。

3. Ollama：后端 / 运维程序员的 “本地模型管理器”

对关注数据安全、需要本地部署模型的程序员，Ollama 的核心是 **“极简的模型生命周期管理”**—— 无需配置复杂的 CUDA 环境、依赖库，一条命令即可完成模型下载、启动、切换。

二、技术协作：从调试到生产

对程序员而言，三款工具的协作本质是 “本地验证→原型开发→企业集成” 的开发链路落地 ，每个环节都有明确的编码任务，以 “企业内部文档问答系统” 为例：

步骤 1：本地模型调试（Ollama）

目标：确保本地模型能正常响应业务 prompt，避免后续集成时 “模型问题误判为代码问题”。

• 核心操作：用 Ollama 启动模型，通过 API 测试业务相关 prompt（如 “解释公司报销流程”），验证响应准确性：

# 启动Ollama服务ollama serve# 测试模型对业务prompt的响应curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "llama2:7b","prompt": "根据文档内容回答：公司差旅报销的截止日期是每月几号？","stream": false}'

• 痛点解决：若模型响应慢，可通过ollama ps查看模型占用内存，调整量化精度（如用 4-bit 量化：ollama create llama2-4b -f modelfile，modelfile 中加PARAMETER quantize 4bit）。

步骤 2：原型开发（Dify）

目标：快速搭建**文档上传→向量存储→问答交互” **的原型，验证业务流程可行性，无需手写向量数据库、RAG 逻辑。

• 核心操作：

// Vue前端代码示例（调用Dify API）async getAnswer(prompt) {const response = await fetch("https://your-dify-domain/api/v1/chat/completions", {method: "POST",headers: {"Content-Type": "application/json","Authorization": "Bearer your-dify-api-key"},body: JSON.stringify({user: "user-123",prompt: prompt,app\_id: "your-app-id"})});const data = await response.json();return data.answer;}

1. 在 Dify 控制台配置 Ollama API（地址填http://localhost:11434），创建 “知识库问答” 应用；

2. 用 Dify SDK 将原型嵌入前端页面（Vue/React），实现 “用户提问→调用 Dify→返回回答” 的交互：

步骤 3：企业集成（SpringAI）

目标：将 Dify 原型的能力嵌入企业 Java 系统，确保高并发、权限控制、日志审计等企业级需求。

• 核心操作：用 SpringAI 调用 Dify 服务（或直接调用 Ollama），并集成 Spring 生态特性：

// 1. 配置Dify服务（application.yml）spring:ai:dify:api-key: your-dify-api-keybase-url: https://your-dify-domain// 2. 开发企业级AI接口（带限流、日志）@RestController@RequestMapping("/internal/ai")public class InternalAiController {@Autowiredprivate DifyChatClient difyClient;// 限流：每用户每分钟最多10次请求@RateLimiter(key = "#userId", rate = 10, timeout = 60)@PostMapping("/qa")public ResponseEntity<QaResponse> qa(@RequestParam String userId,@RequestParam String prompt,HttpServletRequest request) {// 审计日志：记录谁在什么时间调用了AI接口log.info("AI QA request - userId: {}, ip: {}, prompt: {}",userId, request.getRemoteAddr(), prompt);// 调用Dify获取回答Prompt difyPrompt = new Prompt(prompt);ChatResponse response = difyClient.call(difyPrompt);return ResponseEntity.ok(new QaResponse(response.getResult().getOutput().getContent()));}}

三、场景落地：程序员的 “技术选型与痛点解决”

不同场景下，程序员的工具组合逻辑，本质是 “根据技术栈、业务需求选择最低成本的实现方案”，以下为典型场景的编码级实践：

• 核心需求：数据不出机房（监管要求）、高并发、可审计。

// 权限控制：@PreAuthorize("hasRole('RISK_CONTROL')")@PostMapping("/document/qa")public String docQa(@RequestBody DocQaRequest request) {// 调用内网Ollama服务String prompt = String.format("根据文档\[%s]回答：%s", request.getDocId(), request.getQuestion());return ollamaClient.call(new Prompt(prompt)).getResult().getOutput().getContent();}

1. Ollama 部署：在内网服务器用ollama serve --host ``192.168.1.100启动服务（绑定内网 IP，禁止外网访问）；

2. SpringAI 集成：开发带 HTTPS、JWT 权限的接口，示例：

• 痛点解决：若接口响应超时，通过spring.ai``.ollama.timeout=30000配置超时时间，并添加重试机制：

四、总结

1. 降低技术门槛：SpringAI 让 Java 程序员无需学习新语言即可调用 AI；Ollama 让后端程序员无需精通深度学习即可部署模型；Dify 让前端程序员无需搭建后端即可实现 RAG。

2. 加速迭代效率：本地用 Ollama 快速验证模型，中间用 Dify 快速调整流程，最后用 SpringAI 集成到生产，避免 “从 0 开发” 的重复劳动。

3. 解决实际痛点：如 Ollama 的 CPU 推理解决 “无 GPU 无法本地调试”，SpringAI 的生态集成解决 “AI 接口与企业系统不兼容”，Dify 的插件化解决 “业务定制需求难落地”。

对程序员而言，这三款工具的组合不是 “选 A 或选 B”，而是 “根据技术栈和业务需求，组合出最低成本的实现方案”—— 用最少的编码工作量，实现从 AI 原型到企业级应用的落地。