spring ai ollama function calling

如何在Spring框架中调用AI Ollama函数
为了实现这一目标，在Spring应用程序中可以创建一个服务类来处理与Ollama API的交互。这通常涉及到配置HTTP客户端用于发送请求并接收响应，以及定义数据模型以便于序列化和反序列化JSON对象。
配置依赖项
首先，确保项目中的pom.xml文件包含了必要的依赖项，比如RestTemplate或WebClient库，它们简化了RESTful Web服务之间的通信过程[^1]：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
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创建API接口和服务层
接着，设计一个简单的Java接口表示要访问的服务端点，并通过@Service注解声明具体业务逻辑组件。这里假设存在一个名为ollamaService的方法负责执行实际操作：
public interface IOllamaApi {
String getResponse(String input);
}

@Service
class OllamaServiceImpl implements IOllamaApi {

private final RestTemplate restTemplate;

@Autowired
public OllamaServiceImpl(RestTemplateBuilder builder){
this.restTemplate = builder.build();
}

@Override
public String getResponse(String input) {
Map<String, Object> params = new HashMap<>();
params.put("input", input);

ResponseEntity<String> responseEntity =
restTemplate.postForEntity(
"https://api.example.com/ollama",
params,
String.class
);

return Objects.requireNonNullElse(responseEntity.getBody(), "");
}
}
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上述代码片段展示了如何利用RestTemplate向指定URL发起POST请求并将返回的数据作为字符串形式解析出来。需要注意的是，真实的API地址应当替换掉示例中的占位符(https://api.example.com/ollama)。
构建链式结构
对于更复杂的场景，可能还需要考虑采用类似于提到过的链式编程风格(chain)，即组合多个处理器单元形成一条完整的流水线。这种方式有助于提高代码可读性和维护性的同时也便于后续扩展功能模块。
// 假设这是某个自定义Prompt对象实例
var prompt = new Prompt();

// 使用管道运算符模拟链式调用流程
chain = prompt | model | OpenAIFunctionsAgentOutputParser();

// 执行整个链条上的所有动作
String result = chain.execute(inputText);
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尽管这段伪代码并不直接适用于标准版Spring Boot应用内，但它提供了一种思考复杂工作流的有效方式——即将不同阶段的任务抽象成独立部件再串联起来共同完成特定使命。