Spring AI集成Ollama

Spring AI 集成 Ollama 主要是将 Spring 框架，尤其是其强大的依赖注入 (Dependency Injection) 和管理能力，与 Ollama 这个可能是某种人工智能服务（如机器学习平台、自然语言处理工具等）相结合的过程。Ollama 可能是一个用于简化人工智能应用开发的工具集。

在 Spring 中集成 Ollama 的步骤通常包括以下几个环节：

1. 添加依赖：在项目构建文件（Maven 或 Gradle）中添加对 Ollama 的官方库或者客户端SDK的依赖。

2. 创建配置：在 Spring 应用上下文中定义如何初始化和管理 Ollama 的实例。这可能涉及到配置连接信息、API密钥等。

3. 使用 Bean 注解：通过 @Autowired 注解，Spring 将自动创建并注入 Ollama 的服务到需要的地方，比如业务组件中。

4. 调用 Ollama API：在需要使用人工智能功能的代码段中，你可以直接调用已经注入的服务来进行数据处理、模型预测等活动。

举个例子，你可能会有类似这样的代码片段：

@Autowired
private OllamaService ollamaService;

public void predictUserIntent(UserInput userInput) {
    IntentPrediction prediction = ollamaService.predictIntent(userInput);
    // 执行后续操作
}

相关问题

spring-ai-ollama

"Spring-AI-Ollama"并不是一个标准的术语，看起来像是将Spring框架和某种人工智能技术结合的自定义名称。Spring是一个广泛使用的Java框架，用于构建企业级应用，而"Ollama"可能是某个人工智能相关的组件、库或者是项目代称。

如果它是一个实际存在的项目，它可能会利用Spring的依赖注入和管理机制，结合机器学习、自然语言处理或者数据处理等相关的人工智能工具和技术。然而，具体的细节需要查看该项目的官方文档或者源码才能了解。

如果你对如何在Spring中集成AI技术感兴趣，通常的做法是使用Spring Boot的条件注解和依赖管理，引入如TensorFlow、Keras等深度学习库，或者使用开源的AI服务（例如阿里云的PAI等）作为微服务。

springai ollama

### SpringAI与Ollama集成的技术文档和使用教程

#### 集成概述
SpringAI提供了多种方式来集成不同的嵌入模型，其中包括Ollama Embeddings。这使得开发者能够快速地将自然语言处理能力加入到自己的应用中去[^2]。

#### 支持的Embedding模型列表
为了满足不同场景下的需求，SpringAI已经集成了多个流行的嵌入模型服务提供商的服务接口，具体来说有：

- **Azure OpenAI**
- **Ollama**
- **Transformers (ONNX)**
- **PostgresML**
- **Bedrock Cohere**
- **Bedrock Titan**
- **VertexAI PaLM2**
- **Mistral AI**

这些模型可以被用来创建高效的文本向量表示，进而应用于诸如语义相似度计算、分类等多种NLP任务之中。

#### 实现细节说明
当考虑在一个Spring Boot项目里引入SpringAI以及Ollama时，虽然官方给出了大致指导方针，但是实际操作过程中仍需依据项目的具体情况调整配置参数或是扩展功能模块以适应特定业务逻辑的要求[^1]。

对于想要利用`ollama:qwen:7b`配合pgvector构建RAG(检索增强生成)系统的团队而言，则需要注意整个ETL过程的设计——即如何有效地完成从原始资料获取直至最终入库保存这一系列动作，并确保每一步都能稳定运行[^4]。

此外，在线部分涉及到了用户交互环节的设计，比如接收查询请求之后怎样精准定位所需信息并返回给前端展示等问题也需要仔细规划[^5]。

// 示例代码片段：定义一个简单的DocumentReader接口实现类
public class SimpleFileDocumentReader implements DocumentReader {

    private final String filePath;

    public SimpleFileDocumentReader(String filePath){
        this.filePath = filePath;
    }

    @Override
    public List<Document> get(){
        try {
            Path path = Paths.get(filePath);
            Stream<String> lines = Files.lines(path, StandardCharsets.UTF_8);

            return lines.map(line -> new Document(line)).collect(Collectors.toList());

        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}