摘要
隨著大語言模型（LLM）的普及，數據隱私和技術棧統一性成為企業級AI應用的核心挑戰。本文系統闡述如何通過SpringAI框架與Ollama本地化模型引擎的結合，構建安全高效的生成式AI應用。通過實戰案例解析配置優化、流式響應、工具調用等關鍵技術，為Java開發者提供零Python依賴的LLM集成方案，顯著降低AI應用開發門檻。
一、Ollama：本地化大模型引擎的革命性價值
1.1 為什么選擇本地部署？
- 數據安全：敏感數據無需傳輸至第三方API，滿足金融/醫療等行業合規要求
- 成本控制：避免按Token計費，百萬級調用成本趨近于零
- 網絡延遲：本地通信延遲<1ms，提升實時交互體驗
1.2 模型支持能力
Ollama支持多版本模型一鍵部署，開發者可根據算力靈活選擇：
