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3.0 KiB
Java
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package edu.whut.config;
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import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingModel;
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import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
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import org.springframework.ai.ollama.OllamaEmbeddingModel;
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import org.springframework.ai.ollama.api.OllamaApi;
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import org.springframework.ai.ollama.api.OllamaOptions;
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import org.springframework.ai.transformer.splitter.TokenTextSplitter;
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import org.springframework.ai.vectorstore.SimpleVectorStore;
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import org.springframework.ai.vectorstore.pgvector.PgVectorStore;
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import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
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import org.springframework.context.annotation.Bean;
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import org.springframework.context.annotation.Configuration;
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import org.springframework.context.annotation.Primary;
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import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
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/**
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* 配置 Ollama 客户端、Embedding 模型、向量存储和文本拆分器等 Bean
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* 注意（1.0.0-M6）：
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* - 不再使用 OllamaChatClient，改为 OllamaChatModel
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* - Embedding 使用 EmbeddingModel 接口 + OllamaEmbeddingModel
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* - PgVectorStore 与 SimpleVectorStore 使用 builder 方式创建
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*/
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@Configuration
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public class OllamaConfig {
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/**
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* 创建 Ollama API 客户端，负责与 Ollama 服务的基础通信
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*/
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@Bean
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public OllamaApi ollamaApi(@Value("${spring.ai.ollama.base-url}") String baseUrl) {
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return new OllamaApi(baseUrl);
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}
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/**
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* 对话模型；控制器里通过 OllamaOptions 指定具体 chat 模型（如 deepseek-r1:1.5b）
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*/
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@Bean
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public OllamaChatModel ollamaChatModel(OllamaApi ollamaApi) {
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// 如需设置默认对话模型，可在这里 .defaultOptions(OllamaOptions.builder().model("xxx").build())
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return OllamaChatModel.builder()
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.ollamaApi(ollamaApi)
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.build();
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}
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/**
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* 文本拆分器：基于 Token 切分
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*/
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@Bean
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public TokenTextSplitter tokenTextSplitter() {
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return new TokenTextSplitter();
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}
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/**
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* EmbeddingModel（Ollama）：使用配置项 spring.ai.rag.embed 指定 embedding 模型，如 nomic-embed-text
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*/
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@Bean
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@Primary
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public EmbeddingModel embeddingModel(
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@Value("${spring.ai.rag.embed}") String embedModel,
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OllamaApi ollamaApi) {
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return OllamaEmbeddingModel.builder()
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.ollamaApi(ollamaApi)
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.defaultOptions(OllamaOptions.builder().model(embedModel).build())
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.build();
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}
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/**
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* 简单内存向量存储（in-memory）
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*/
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@Bean
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public SimpleVectorStore vectorStore(EmbeddingModel embeddingModel) {
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return SimpleVectorStore.builder(embeddingModel).build();
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}
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/**
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* 基于 PostgreSQL pgvector 的持久化向量存储
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* 如需自定义表名可追加 .vectorTableName("your_table")
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*/
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@Bean
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public PgVectorStore pgVectorStore(JdbcTemplate jdbcTemplate, EmbeddingModel embeddingModel) {
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return PgVectorStore.builder(jdbcTemplate, embeddingModel).build();
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||
}
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||
}
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