【画江湖】langchain4j - Java1.8下spring boot集成ollama调用本地大模型之问道系列（第一问）

背景

随着 AI 大模型的兴起，许多公司希望在现有基于 Java 8 的项目中集成 AI 功能。然而，许多最新的 AI 工具和库（如:Spring AI LangChain4j）已经转向支持更高版本的 Java（如 JDK 17），这给希望在 Java 8 环境中工作的开发者带来了挑战。看网上很多都没有关于JDK8相关资料，本文将提供一个解决方案，展示如何在 Java 8 环境下，使用 Spring Boot 框架集成 LangChain4j，并通过 Ollama 调用本地大模型。

提示

好多框架现在都是基于JDK17的，如spring AI 、 LangChain4j 的 0.31.0 之后的版本将不在支持Java jdk1.8，由于AI版本的更新迭代比较频繁，这也意味着我们的项目也要紧跟时代的潮流基于17来开发。

1. 环境准备

确保你的开发环境已安装以下工具：

Java JDK 1.8：确保你的项目使用的是 Java 8。

Maven：用于项目依赖管理。

Spring Boot：用于构建应用程序。

Ollama：本地大模型服务。

deepseek-r1:1.5b:系统资源有限就按照这个模型了。

2. 安装 Ollama

首先，确保你已经安装了 Ollama。你可以从 Ollama 官网 下载并安装 Ollama。

下载并安装你选择的模型，例如 DeepSeek-r1:1.5b：

ollama run deepseek-r1:1.5b

我这window的系统 如下效果，安装我就不介绍了，大家都会。

3. 添加LangChain4j maven 依赖

	<dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-core</artifactId>
        <version>0.31.0</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-ollama</artifactId>
        <version>0.31.0</version>
    </dependency>

这里我就省略了其他spring boot 相关依赖了

4. 给spring注入bean LangChain4j

@Configuration
public class LangChain4jConfig {

@Bean
public ChatLanguageModel chatLanguageModel() {
    return OllamaChatModel.builder()
            .baseUrl("http://localhost:11434")
            .modelName("deepseek-r1:1.5b")
            .build();
   }
}

http://localhost:11434 这是我们ollama的服务地址

deepseek-r1:1.5b 这是我们需要使用的模型

上面的这些你们自己可以写到springboot的核心配置文件里，我有点懒，就不了 只是演示下

4. 写一个Controller演示一下

@RestController
public class ChatController {
	 @Autowired
	 private ChatLanguageModel chatLanguageModel;

		@GetMapping("/chat")
		public String chat(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Hello") String message) {
		    return chatLanguageModel.generate(message);
		}
}

5. 演示效果