spring ai ollama deepseek

### Spring Framework与Ollama和DeepSeek AI库集成 #### 集成背景 Spring框架是一个广泛使用的Java应用程序开发平台，提供了全面的基础架构支持。Ollama和DeepSeek是两个专注于人工智能领域的开源项目或库。为了实现这些技术之间的无缝协作，开发者可以利用Spring Boot简化配置过程并加速应用构建。 #### 实现步骤概述 ##### 添加依赖项 要在基于Maven的Spring Boot项目中引入Ollama和DeepSeek的支持，需修改`pom.xml`文件来声明相应的依赖关系： ```xml <dependencies> <!-- Other dependencies --> <!-- Ollama dependency --> <dependency> <groupId>com.example</groupId> <artifactId>ollama-library</artifactId> <version>${ollama.version}</version> </dependency> <!-- DeepSeek dependency --> <dependency> <groupId>org.deepseek</groupId> <artifactId>deepseek-core</artifactId> <version>${deepseek.version}</version> </dependency> </dependencies> ``` 请注意上述示例中的`groupId`, `artifactId` 和版本号应替换为实际存在的坐标[^4]。 ##### 创建服务类 定义一个新的Java类用于封装调用AI功能的方法。这里假设已经存在一个名为`AIServiceClient`接口，它包含了访问远程API所需的操作方法。 ```java @Service public class AIServiceImpl implements AIService { private final RestTemplate restTemplate; @Autowired public AIServiceImpl(RestTemplateBuilder builder){ this.restTemplate = builder.build(); } @Override public String processTextWithOllama(String text) { // Implement logic to interact with Ollama API using REST template. return null; } @Override public List<PredictionResult> analyzeImageWithDeepSeek(MultipartFile file) throws IOException { // Convert MultipartFile into byte array or stream as required by DeepSeek API. // Call DeepSeek service via HTTP POST request and parse response. return Collections.emptyList(); } } ``` 此代码片段展示了如何创建一个实现了特定业务逻辑的服务组件，并通过注入`RestTemplate`实例来进行HTTP请求发送操作。 ##### 控制器层设计 最后，在控制器层面暴露RESTful端点给外部客户端使用。下面的例子说明了如何设置路径映射以便接收POST请求并将输入转发至对应的处理器函数执行进一步处理。 ```java @RestController @RequestMapping("/api/v1/ai") public class AIController { private final AIService aiService; @Autowired public AIController(AIService aiService){ this.aiService = aiService; } @PostMapping("/process-text-with-ollama") ResponseEntity<String> handleProcessTextRequest(@RequestBody String inputText){ try{ String result = aiService.processTextWithOllama(inputText); return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK); } catch(Exception e){ logger.error("Error occurred while processing text.", e); throw new ResponseStatusException(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR, "Failed to process text."); } } @PostMapping(value="/analyze-image", consumes="multipart/form-data") ResponseEntity<List<PredictionResult>> handleAnalyzeImageRequest(@RequestParam("file") MultipartFile imageFile){ try{ List<PredictionResult> results = aiService.analyzeImageWithDeepSeek(imageFile); return new ResponseEntity<>(results, HttpStatus.CREATED); } catch(IOException | IllegalArgumentException ex){ logger.warn("Invalid file upload attempt detected.", ex); throw new BadRequestException("Please provide valid image files only."); } } } ``` 这段程序段落描述了一个典型的Web MVC风格的应用场景，其中包含错误捕捉机制以确保异常情况下的优雅降级行为。