16_Spring AI 干货笔记之 Docker 模型运行器聊天

一、Docker 模型运行器聊天

Docker 模型运行器是一个 AI 推理引擎，提供来自各种供应商的广泛模型。

Spring AI 通过复用现有的基于 OpenAI 的 ChatClient 与 Docker 模型运行器集成。为此，需要将基础 URL 设置为 localhost:12434/engines 并选择其中一个提供的 LLM 模型。

有关如何使用 Docker 模型运行器与 Spring AI 的示例，请查阅 DockerModelRunnerWithOpenAiChatModelIT.java 测试。

二、先决条件

下载 Docker Desktop for Mac 4.40.0。

选择以下任一选项来启用模型运行器：

选项 1:

启用模型运行器：docker desktop enable model-runner --tcp 12434。
将 base-url 设置为 localhost:12434/engines

选项 2:

启用模型运行器：docker desktop enable model-runner。
使用 Testcontainers 并按如下方式设置 base-url：

java 复制代码

@Container
private static final DockerModelRunnerContainer DMR = new DockerModelRunnerContainer("alpine/socat:1.7.4.3-r0");

@Bean
public OpenAiApi chatCompletionApi() {
    var baseUrl = DMR.getOpenAIEndpoint();
    return OpenAiApi.builder().baseUrl(baseUrl).apiKey("test").build();
}

您可以通过阅读博客文章《使用 Docker 本地运行 LLMs》了解更多关于 Docker 模型运行器的信息。

三、自动配置

自版本 1.0.0.M7 起，Spring AI starter 模块的工件 ID 已重命名。依赖项名称现在应遵循更新后的模型、向量存储和 MCP starter 命名模式。更多信息请参考升级说明。

Spring AI 为 OpenAI 聊天客户端提供了 Spring Boot 自动配置。要启用它，请将以下依赖项添加到项目的 Maven pom.xml 文件中：

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
</dependency>

或者将以下内容添加到您的 Gradle build.gradle 构建文件中。

groovy 复制代码

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-openai'
}

请参阅 "依赖管理" 部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

3.1 聊天属性

3.1.1 重试属性

前缀 spring.ai.retry 用作属性前缀，允许您为 OpenAI 聊天模型配置重试机制。

3.1.2 连接属性

前缀 spring.ai.openai 用作属性前缀，允许您连接到 OpenAI。

3.1.3 配置属性

启用和禁用聊天自动配置现在通过前缀为 spring.ai.model.chat 的顶级属性完成。

要启用：spring.ai.model.chat=openai（默认已启用）

要禁用：spring.ai.model.chat=none（或任何不匹配 openai 的值）

此更改允许在您的应用程序中配置多个模型。

前缀 spring.ai.openai.chat 是用于配置 OpenAI 聊天模型实现的属性前缀。

所有以 spring.ai.openai.chat.options 为前缀的属性都可以在运行时通过向 Prompt 调用添加请求特定的"运行时选项"来覆盖。

四、运行时选项

OpenAiChatOptions.java 提供了模型配置，例如要使用的模型、温度、频率惩罚等。

在启动时，可以通过 OpenAiChatModel(api, options) 构造函数或 spring.ai.openai.chat.options.* 属性来配置默认选项。

在运行时，您可以通过向 Prompt 调用添加新的、特定于请求的选项来覆盖默认选项。例如，为特定请求覆盖默认模型和温度：

java 复制代码

ChatResponse response = chatModel.call(
    new Prompt(
        "生成 5 个著名海盗的名字。",
        OpenAiChatOptions.builder()
            .model("ai/gemma3:4B-F16")
        .build()
    ));

除了模型特定的 OpenAiChatOptions，您还可以使用可移植的 ChatOptions 实例，该实例通过 ChatOptions#builder() 创建。

五、函数调用

当选择支持此功能的模型时，Docker 模型运行器支持工具/函数调用。

您可以将自定义 Java 函数注册到您的 ChatModel，并让提供的模型智能地选择输出包含调用一个或多个已注册函数参数的 JSON 对象。这是一种将 LLM 功能与外部工具和 API 连接的强大技术。

5.1 工具示例

以下是一个如何使用 Docker 模型运行器函数调用与 Spring AI 的简单示例：

yaml 复制代码

spring.ai.openai.api-key=test
spring.ai.openai.base-url=http://localhost:12434/engines
spring.ai.openai.chat.options.model=ai/gemma3:4B-F16

java 复制代码

@SpringBootApplication
public class DockerModelRunnerLlmApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DockerModelRunnerLlmApplication.class, args);
    }

    @Bean
    CommandLineRunner runner(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        return args -> {
            var chatClient = chatClientBuilder.build();

            var response = chatClient.prompt()
                .user("阿姆斯特丹和巴黎的天气如何？")
                .functions("weatherFunction") // 通过 bean 名称引用。
                .call()
                .content();

            System.out.println(response);
        };
    }

    @Bean
    @Description("获取指定地点的天气")
    public Function<WeatherRequest, WeatherResponse> weatherFunction() {
        return new MockWeatherService();
    }

    public static class MockWeatherService implements Function<WeatherRequest, WeatherResponse> {

        public record WeatherRequest(String location, String unit) {}
        public record WeatherResponse(double temp, String unit) {}

        @Override
        public WeatherResponse apply(WeatherRequest request) {
            double temperature = request.location().contains("Amsterdam") ? 20 : 25;
            return new WeatherResponse(temperature, request.unit);
        }
    }
}

在此示例中，当模型需要天气信息时，它将自动调用 weatherFunction bean，然后该 bean 可以获取实时天气数据。期望的响应是："阿姆斯特丹目前的天气是 20 摄氏度，巴黎目前的天气是 25 摄氏度。"

阅读更多关于 OpenAI 函数调用的信息。

六、示例控制器

创建一个新的 Spring Boot 项目，并将 spring-ai-starter-model-openai 添加到您的 pom（或 gradle）依赖项中。

在 src/main/resources 目录下添加一个 application.properties 文件，以启用和配置 OpenAi 聊天模型：

yaml 复制代码

spring.ai.openai.api-key=test
spring.ai.openai.base-url=http://localhost:12434/engines
spring.ai.openai.chat.options.model=ai/gemma3:4B-F16

# Docker 模型运行器不支持嵌入，因此我们需要禁用它。
spring.ai.openai.embedding.enabled=false

以下是一个简单的 @Controller 类示例，该类使用聊天模型进行文本生成。

java 复制代码

@RestController
public class ChatController {

    private final OpenAiChatModel chatModel;

    @Autowired
    public ChatController(OpenAiChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "给我讲个笑话") String message) {
        return Map.of("generation", this.chatModel.call(message));
    }

    @GetMapping("/ai/generateStream")
    public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "给我讲个笑话") String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return this.chatModel.stream(prompt);
    }
}