langchain4j+ollama+deepseek小试牛刀
本文主要探讨如何利用langchain4j来整合ollama和deepseek的使用方法。
步骤如下：
首先，在pom.xml文件中添加必要的依赖项：
<dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId> <version>${langchain4j-spring.version}</version></dependency><dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-ollama-spring-boot-starter</artifactId> <version>${langchain4j-spring.version}</version></dependency><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency>登录后复制接着，在application.yaml文件中配置ollama的聊天模型：
langchain4j: ollama: chat-model: base-url: http://localhost:11434 model-name: deepseek-r1:8b登录后复制
然后，创建一个控制器来处理聊天请求：
@RequestMapping("/ollama")@RestControllerpublic class ChatController { @Autowired ChatLanguageModel chatLanguageModel;<pre class="brush:php;toolbar:false">/** * curl -i localhost:8080/ollama/chat?prompt=今天日期是多少 * @param prompt * @return */@GetMapping("/chat")public String chat(@RequestParam("prompt") String prompt) { return chatLanguageModel.generate(prompt);}登录后复制}
最后，验证配置是否正确，可以通过访问http://localhost:8080/ollama/chat?prompt=%E4%BD%A0%E6%98%AF%E8%B0%81来测试，结果应为您好！我是由中国的深度求索（DeepSeek）公司开发的智能助手DeepSeek-R1。如您有任何任何问题，我会尽我所能为您提供帮助。
总结来说，langchain4j提供了一个名为langchain4j-ollama-spring-boot-starter的工具，可以方便地通过ollama访问deepseek。
