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Spring AI + Ollama 快速構建大模型應用程序(含源碼)

發(fā)布于 2024-7-24 13:04
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1、Spring AI 開發(fā)框架介紹

Spring AI 借鑒了 LangChain(Python)的靈感,后者支持與 AI 和多種 LLM 集成。目前 Spring AI 提供了多種大模型和向量數(shù)據庫供您選擇??梢缘卿浌倬W(https://spring.io/projects/spring-ai)查看 Spring AI 的更詳細文檔。

Spring AI + Ollama 快速構建大模型應用程序(含源碼) -AI.x社區(qū)


今天的 Spring AI 項目中會使用到 Vaadin,Vaadin 是一個基于 Java 和 Kotlin 的 Web 應用開發(fā)框架。

Spring AI + Ollama 快速構建大模型應用程序(含源碼) -AI.x社區(qū)



2、開始構建大模型應用項目 

第一、需求

開發(fā)一款能夠匯總股票市場周報的工具。

第二、項目效果

項目效果如下:

Spring AI + Ollama 快速構建大模型應用程序(含源碼) -AI.x社區(qū)

第三、架構設計

整體架構設計如下分為3個步驟:

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  1. 設置 RAG
  2. 使用 Vaadin 設計 UI 界面
  3. 創(chuàng)建業(yè)務流程

步驟一、設置 RAG 檢索增強生成

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在該項目中,我利用 Apache Tika 來解析位于 /resources 目錄中的 PDF 文件。

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在大模型應用程序啟動過程中,系統(tǒng)會開始讀取 PDF 文件,并將數(shù)據 Embedding 后存儲到向量數(shù)據庫中。

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RAG 將檢索增強的前后端進行了分離,如下圖所示:

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步驟二、使用 Vaadin 的 UI

這是一個簡易的消息輸入界面,用于接收提示信息(嘗試構建一個類似 ChatGPT 的用戶界面,但采用的是 Vaadin 框架)。

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步驟三、創(chuàng)建業(yè)務流程

最后但同樣重要的一步是,我們將構建一個服務來與大模型進行通信。這包括添加系統(tǒng)提示詞,我們將使用 HashMap 進行值的替換,接著利用 SystemPromptTemplate 生成消息,最后將其發(fā)送給大語言模型 (LLM)。

第四、項目集成

首先,我們在本地進行手動測試 Ollama。

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spring:
  ai:
    ollama:
      base-url: ${AI_OLLAMA_BASE_URL:<http://localhost:11434>}
      chat:
        options:
          model: llama3:8b

第五、項目完整代碼

項目完整開源代碼 Github 地址:

??https://github.com/qianniucity/financial-weekly??


本文轉載自公眾號玄姐聊AGI  作者:玄姐

原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/EFTLYmTwMXgsX-BxJ3y7Sw??


已于2024-7-24 13:10:40修改
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