Java에서 올라마 API 사용

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이 문서에서는 Ollama 이 문서는 개발자가 Ollama의 기능을 빠르게 익히고 최대한 활용할 수 있도록 돕기 위해 작성되었습니다. 애플리케이션 내에서 직접 Ollama API를 호출하거나 Spring AI 컴포넌트에서 Ollama를 호출할 수 있으며, 이 문서를 학습하면 프로젝트에 Ollama를 쉽게 통합할 수 있습니다.

I. 환경 준비

Java에서 Ollama API를 사용하려면 다음 환경과 도구가 준비되어 있는지 확인하세요:

JDK(Java 개발 키트) JDK 버전 1.8 이상을 설치합니다.
구축 도구 프로젝트 종속성 관리를 위해 Maven이나 Gradle과 같은 도구를 사용하세요.
HTTP 클라이언트 라이브러리 Apache HttpClient 또는 OkHttp와 같은 적합한 HTTP 클라이언트 라이브러리를 선택합니다.

II. 올라마 직접 사용

github에는 애플리케이션에 Ollama를 쉽게 통합할 수 있는 타사에서 개발한 많은 컴포넌트가 있습니다. Asedem 예를 들어 다음 3단계를 따를 수 있습니다(여기서는 프로젝트 관리를 위해 maven을 사용함):

pom.xml에 올라마 종속성 추가하기

<repositories>
<repository>
<id>jitpack.io</id>
<url>https://jitpack.io</url>
</repository>
</repositories>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.github.Asedem</groupId>
<artifactId>OllamaJavaAPI</artifactId>
<version>master-SNAPSHOT</version>
</dependency>
</dependencies>

올라마 초기화하기

// 默认情况下，它将连接到 localhost:11434
Ollama ollama = Ollama.initDefault();
// 对于自定义值
Ollama ollama = Ollama.init("http://localhost", 11434);

올라마 사용

대화

String model = "llama2:latest"; // 指定模型
String prompt = "为什么天空是蓝色的？"; // 提供提示
GenerationResponse response = ollama.generate(new GenerationRequest(model, prompt));
// 打印生成的响应
System.out.println(response.response());

로컬 모델 나열

List<Model> models = ollama.listModels(); // 返回 Model 对象的列表

모델 정보 표시

ModelInfo modelInfo = ollama.showInfo("llama2:latest"); // 返回 ModelInfo 对象

복제 모델

boolean success = ollama.copy("llama2:latest", "llama2-backup"); // 如果复制过程成功返回 true

모델 삭제

boolean success = ollama.delete("llama2-backup"); // 如果删除成功返回 true

스프링 AI로 올라라마 호출하기

Spring AI 소개

Spring AI는 AI 엔지니어링을 위해 설계된 애플리케이션 프레임워크입니다. 핵심 기능은 다음과 같습니다:

여러 AI 서비스 제공업체에 걸친 API 지원: Spring AI는 여러 AI 서비스 제공업체의 채팅, 텍스트-이미지 변환 및 임베디드 모델과의 상호 작용을 지원하는 이식 가능한 API 세트를 제공합니다.
동기식 및 스트리밍 API 옵션: 프레임워크는 동기식 및 스트리밍 API를 지원하여 개발자에게 유연한 상호 작용 방법을 제공합니다.
모델별 기능 액세스: 개발자가 구성 매개변수를 통해 모델별 기능에 액세스하여 보다 세분화된 제어를 할 수 있습니다.

Spring AI 사용

pom.xml에 Spring AI 종속성 추가하기

<dependencies>
<dependency>
<groupId>io.springboot.ai</groupId>
<artifactld>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactld>
<version>1.0.3</version>
</dependency>
</dependencies>

참고: IDEA를 사용하여 프로젝트를 만들 때 다음 그림과 같이 종속성을 직접 지정하면 시스템이 자동으로 pom.xml 파일을 완성하므로 수동으로 수정할 필요가 없습니다:

Spring AI 및 Ollama에 대한 구성을 Spring Boot 애플리케이션의 구성 파일에 추가하세요. 예시:

ai:
ollama:
base-url: http://localhost:11434
chat:
options:
model: llama3.1:latest

텍스트 생성 또는 대화에 Ollama를 사용하세요:

먼저 Ollama API를 호출할 Spring Boot 컨트롤러를 생성합니다:

import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
import org.springframework.ai.ollama.api.OllamaOptions;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class OllamaController {
@Resource
private OllamaChatModel ollamaChatModel;
@RequestMapping(value = "/ai/ollama")
public Object ollama(@RequestParam(value = "msg")String msg){
ChatResponse chatResponse=ollamaChatModel.call(new Prompt(msg, OllamaOptions.create()
.withModel("llama3.1:latest")//指定使用哪个大模型
.withTemperature(0.5F)));
System.out.println(chatResponse.getResult().getOutput().getContent());
return chatResponse.getResult().getOutput().getContent();
}
}

그런 다음 프로젝트를 실행하고 브라우저에 URL을 입력합니다. http://localhost:8080/ai/ollama?msg="提示词" 결과는 아래와 같습니다:

참조 문서