aibyte

Appearance

SpringAI：最好的 Java AI编程框架 ​

官方文档

https://spring.io/projects/spring-ai

Spring AI 是最好的 Java AI 编程框架，其目标是将 Spring 生态系统的可移植性和模块化设计等设计原则应用于 AI 编程领域，并且方便的将企业数据/企业API和AI模型连接起来。

Spring AI 集成 Ollama 本地模型 ​

工程搭建 ​

在 SpringBoot 脚手架页面 按照下图所示进行参数选择，之后点击“GENERATE”生成代码包。

img_1.png

解压该包，引入 IDEA。

代码编写 ​

引入统一依赖管理 bom 配置

xml
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>1.0.0-M8</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

引入 ollama 模型自动装配 starter

xml
	<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>
        <!-- web -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
		<!-- model -->
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.ai</groupId>
			<artifactId>spring-ai-starter-model-ollama</artifactId>
		</dependency>
	</dependencies>

application.properties 配置文件

spring.ai.ollama.base-url=http://127.0.0.1:11434
spring.ai.ollama.chat.options.model=qwen3:32b

说明：列出最核心的两个配置，更多配置项见 spring-ai-ollama 文档

  • spring.ai.ollama.base-url：ollama 服务的基础 url
  • spring.ai.ollama.chat.options.model：指定使用的 ollama 服务

ChatClient Bean 配置

java
@Configuration
public class SpringAIConfig {

    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel) {
        return ChatClient.create(chatModel);
    }
}

controller:

java
@RequestMapping("/chat")
@RestController
public class SpringAiChatController {
    @Resource
    private ChatClient chatClient;

    @RequestMapping("/ollama")
    public String ollama() {
        return chatClient
                .prompt()
                .user("今天是几月几日，苏州天气怎么样")
                .call().content();
    }
}

启动器：

java
@SpringBootApplication
public class SpringAiApplication {
	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(SpringAiApplication.class, args);
	}
}

启动应用 ​

启动应用，浏览器访问 http://localhost:8080/chat/ollama，查看输出即可

text
好的，用户问今天几月几日和苏州的天气。首先，我需要确认今天的日期。但作为AI，我无法实时获取当前日期，所以需要提醒用户这一点。然后是关于苏州的天气，同样需要实时数据，比如温度、天气状况、是否有雨等。用户可能计划外出或安排活动，所以天气信息对他们来说很重要。我应该建议用户查看可靠的天气预报网站或应用，比如中国天气网或AccuWeather。

从输出可以看出 Qwen3 模型本身无法获取本地时间和天气，此时可以用使用 mcp 能力解决。

Spring AI 集成 MCP 服务 ​

引入 mcp-server 依赖

xml
<!-- mcp-server -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server</artifactId>
</dependency>

编写两个 mcp 服务

java
@Service
public class TimeMCP {
    @Tool(description = "获取当前系统的时间")
    public String getSystemTime() {
        return "2025-05-05";
    }
}

@Service
public class WeatherMCP {
    @Tool(description = "获取指定城市的天气")
    public String getWeather(String cityName) {
        if ("杭州".equals(cityName)) {
            return "21度";
        }
        return "22度";
    }
}

注册 mcp 服务

java
    @Bean
    public ToolCallbackProvider weatherTools(WeatherMCP weatherMCP) {
        return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(weatherMCP).build();
    }

    @Bean
    public ToolCallbackProvider timeTools(TimeMCP timeMCP) {
        return MethodToolCallbackProvider.builder().toolObjects(timeMCP).build();
    }

模型自动调用 mcp 服务

java
@RequestMapping("/chat")
@RestController
public class SpringAiChatController {
    @Resource
    private ChatClient chatClient;
    @Resource
    private ToolCallbackProvider weatherTools;
    @Resource
    private ToolCallbackProvider timeTools;

    @RequestMapping("/ollama")
    public String ollama() {
        return chatClient
                .prompt()
                .user("今天是几月几日，苏州天气怎么样")
                .toolCallbacks(weatherTools,  timeTools) // 注明可用 mcp-server 列表
                .call().content();
    }
}

启动服务后，访问 http://localhost:8080/chat/ollama ，查看输出如下：

text
好的，用户问今天的日期和苏州的天气。
首先，我需要调用getSystemTime函数来获取当前系统时间。这个函数不需要参数，所以直接调用。
然后，再调用getWeather函数，参数是苏州。
接下来，处理返回的日期是2025年5月5日，天气是22度。
需要把这些信息用自然的中文组织起来，告诉用户今天是5月5日，苏州的天气情况。要注意日期格式转换，把"2025-05-05"转换成“5月5日”，温度直接显示22度。
最后确保回答简洁明了，符合用户的需求。 今天是2025年5月5日，苏州的天气是22度。

文章的最后，如果您觉得本文对您有用，请打赏一杯咖啡！感谢！

Copyright © 2025 赵王心玥