咪爷1. 项目概述
最近在Java生态中整合AI能力的热度越来越高，特别是随着SpringAI框架的发布，让Java开发者能够更便捷地接入各类大模型能力。今天要分享的是基于SpringAI和Ollama本地大模型实现Function Calling功能的完整实践方案。
Function Calling是大模型应用中非常实用的功能，它允许大模型在对话过程中识别用户意图并调用预设的函数工具。比如当用户询问"北京天气如何"时，模型可以自动调用天气查询API，而不是仅依靠自身知识库回答。这种模式大幅扩展了大模型的应用场景。
提示：Ollama是一个支持在本地运行大模型的工具，相比直接调用云端API，它能更好地保护数据隐私，也避免了网络延迟问题。
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2. 环境准备与工具选型
2.1 基础环境配置
首先需要准备以下基础环境：
- JDK 17或更高版本（SpringAI 2.0+要求）
- Maven 3.6+
- 至少16GB内存（运行本地大模型需要）
- 50GB以上磁盘空间（用于存储模型文件）
bash复制# 验证Java环境
java -version
# 验证Maven
mvn -v
2.2 Ollama安装与配置
Ollama的安装步骤如下：
- 从官网下载对应系统的安装包
- 解压后运行安装脚本
- 配置环境变量
对于国内用户，下载模型可能会很慢，可以通过设置镜像源加速：
bash复制# 设置镜像源
export OLLAMA_MIRROR=https://mirror.example.com
安装完成后，可以拉取需要的模型，比如Llama3：
bash复制ollama pull llama3
2.3 SpringAI项目初始化
创建一个新的Spring Boot项目，添加SpringAI依赖：
xml复制<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
<version>0.8.0</version>
</dependency>