快捷導(dǎo)航

Java直接調(diào)用本地大模型文件實(shí)現(xiàn)對(duì)話機(jī)器人

更新時(shí)間：2026年05月20日 09:11:01 作者：水上冰石

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Java直接調(diào)用本地大模型文件實(shí)現(xiàn)對(duì)話機(jī)器人的相關(guān)知識(shí),文中的示例代碼講解詳細(xì),感興趣的小伙伴可以了解下

demo背景

作為java程序員，我們?nèi)绻苯诱{(diào)用springai框架作為深入學(xué)習(xí)大模型的技術(shù)的話，會(huì)發(fā)現(xiàn)在進(jìn)行文生圖或者文本對(duì)話的時(shí)候，要么依賴本地的ollama，要么是直接對(duì)接官方開放的api接口。哪怕再底層一些，也是寫方法調(diào)用python或者c語(yǔ)言，最終實(shí)現(xiàn)調(diào)用第三方功能來完成大模型的調(diào)用。但是這種方式并不是非常簡(jiǎn)便的方法。對(duì)于java開發(fā)者而言，直接通過springboot項(xiàng)目+大模型文件來實(shí)現(xiàn)一個(gè)大模型項(xiàng)目是最簡(jiǎn)單并且可控性最強(qiáng)的。那么這種方式能否實(shí)現(xiàn)呢？

答案是肯定的，我們這里介紹其中一種方法：Jlama

本文通過一個(gè)demo例子，來完成整個(gè)實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證。

最終的項(xiàng)目結(jié)構(gòu)如下：

springboot-jlama-demo/
├── pom.xml
├── src
│ ├── main
│ │ ├── java
│ │ │ └── com
│ │ │ └── example
│ │ │ └── jlama
│ │ │ ├── SpringBootJlamaDemoApplication.java
│ │ │ ├── config
│ │ │ │ └── JlamaConfig.java
│ │ │ ├── controller
│ │ │ │ └── ChatController.java
│ │ │ ├── dto
│ │ │ │ └── ChatRequest.java
│ │ │ └── service
│ │ │ └── JlamaService.java
│ │ └── resources
│ │ ├── application.yml
│ │ └── static
│ │ └── index.html
│ └── test
│ └── java
│ └── com
│ └── example
│ └── jlama
│ └── SpringBootJlamaDemoApplicationTests.java

第一步：準(zhǔn)備環(huán)境

JDK 版本：Jlama 需要 JDK 21 及以上的版本。

開發(fā)工具：一個(gè)趁手的 IDE（如 IntelliJ IDEA 或 VS Code）應(yīng)該已經(jīng)準(zhǔn)備好了。

第二步：構(gòu)建項(xiàng)目骨架

我們用一個(gè)最小化的 Spring Boot 項(xiàng)目就能開始，??pom.xml?? 是關(guān)鍵配置。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" 
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 
         https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.2.0</version>
        <relativePath/>
    </parent>
    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>springboot-jlama-demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>springboot-jlama-demo</name>
    <description>Demo project for Spring Boot + Jlama with DeepSeek 4B</description>
    <properties>
        <java.version>21</java.version>
        <jlama.version>0.8.4</jlama.version>
        <langchain4j.version>1.0.0-beta1</langchain4j.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <!-- Spring Boot Web 啟動(dòng)器 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- Spring Boot Thymeleaf 啟動(dòng)器，用于渲染 HTML 頁(yè)面 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
        </dependency>
        <!-- Spring Boot DevTools，用于熱重載 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <!-- Jlama 核心庫(kù) -->
        <dependency>
            <groupId>com.github.tjake</groupId>
            <artifactId>jlama-core</artifactId>
            <version>${jlama.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Jlama 原生庫(kù)，會(huì)自動(dòng)適應(yīng)操作系統(tǒng) -->
        <dependency>
            <groupId>com.github.tjake</groupId>
            <artifactId>jlama-native</artifactId>
            <version>${jlama.version}</version>
            <classifier>${os.detected.classifier}</classifier>
        </dependency>
        <!-- LangChain4j 核心庫(kù) -->
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j</artifactId>
            <version>${langchain4j.version}</version>
        </dependency>
        <!-- LangChain4j Jlama 集成庫(kù) -->
        <dependency>
            <groupId>dev.langchain4j</groupId>
            <artifactId>langchain4j-jlama</artifactId>
            <version>${langchain4j.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <!-- Maven 編譯器插件，配置 JVM 參數(shù) -->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>21</source>
                    <target>21</target>
                    <compilerArgs>
                        <arg>--add-modules=jdk.incubator.vector</arg>
                        <arg>--enable-preview</arg>
                    </compilerArgs>
                </configuration>
            </plugin>
            <!-- Spring Boot Maven 插件 -->
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
            <!-- os-maven-plugin，用于檢測(cè)操作系統(tǒng) -->
            <plugin>
                <groupId>kr.motd.maven</groupId>
                <artifactId>os-maven-plugin</artifactId>
                <version>1.7.0</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>initialize</phase>
                        <goals>
                            <goal>detect</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

第三步：編寫后端服務(wù)

1. 配置模型加載 (??JlamaConfig.java??)

我們需要一個(gè)專門的配置類來加載模型，確保它在應(yīng)用啟動(dòng)時(shí)是單例的，這樣能最大程度地節(jié)省內(nèi)存。

// src/main/java/com/example/jlama/config/JlamaConfig.java
package com.example.jlama.config;

import com.github.tjake.jlama.model.AbstractModel;
import com.github.tjake.jlama.model.ModelSupport;
import com.github.tjake.jlama.safetensors.DType;
import com.github.tjake.jlama.util.Downloader;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.jlama.JlamaChatModel;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

@Configuration
public class JlamaConfig {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(JlamaConfig.class);

    // 從 application.yml 讀取模型路徑和名稱
    @Value("${jlama.model.path}")
    private String modelPath;

    @Bean
    public ChatLanguageModel chatLanguageModel() throws IOException {
        logger.info("正在加載模型: {}", modelPath);
        
        // 如果本地模型不存在，Jlama 會(huì)嘗試從 Hugging Face 下載
        // 模型路徑可以是本地文件夾路徑，也可以是 Hugging Face 的模型名稱
        File localModelPath = new Downloader("./models", modelPath).huggingFaceModel();
        
        // 使用 LangChain4j 提供的 JlamaChatModel 來構(gòu)建模型實(shí)例
        // 這里傳入模型路徑、工作數(shù)據(jù)類型和量化數(shù)據(jù)類型
        // AbstractModel model = ModelSupport.loadModel(localModelPath, DType.F32, DType.I8);
        
        // 使用 JlamaChatModel 簡(jiǎn)化配置
        ChatLanguageModel model = JlamaChatModel.builder()
                .modelName(modelPath) // 使用 modelPath 作為模型名稱
                .temperature(0.7f)    // 設(shè)置溫度參數(shù)，控制隨機(jī)性
                .build();
        
        logger.info("模型加載完成。");
        return model;
    }
}

2. 定義 API 請(qǐng)求格式 (??ChatRequest.java??)

定義一個(gè)簡(jiǎn)單的 DTO（數(shù)據(jù)傳輸對(duì)象）來處理前端發(fā)來的請(qǐng)求。

// src/main/java/com/example/jlama/dto/ChatRequest.java
package com.example.jlama.dto;

public class ChatRequest {
    private String prompt;

    // Getters and Setters
    public String getPrompt() {
        return prompt;
    }

    public void setPrompt(String prompt) {
        this.prompt = prompt;
    }
}

3. 實(shí)現(xiàn)核心業(yè)務(wù)邏輯 (??JlamaService.java??)

在 Service 層，我們將注入剛剛配置好的 ??ChatLanguageModel??，并編寫一個(gè)方法來調(diào)用它。

// src/main/java/com/example/jlama/service/JlamaService.java
package com.example.jlama.service;

import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class JlamaService {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(JlamaService.class);
    private final ChatLanguageModel model;

    // 構(gòu)造器注入 ChatLanguageModel
    public JlamaService(ChatLanguageModel model) {
        this.model = model;
    }

    public String generateResponse(String prompt) {
        logger.info("收到請(qǐng)求: {}", prompt);
        // 調(diào)用模型生成響應(yīng)
        String response = model.generate(prompt);
        logger.info("生成完成");
        return response;
    }
}

4. 創(chuàng)建 REST 控制器 (??ChatController.java??)

最后，創(chuàng)建一個(gè) Controller 來暴露 API，處理前端的請(qǐng)求。

// src/main/java/com/example/jlama/controller/ChatController.java
package com.example.jlama.controller;

import com.example.jlama.dto.ChatRequest;
import com.example.jlama.service.JlamaService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.Map;
import java.util.HashMap;

@RestController
@RequestMapping("/api")
public class ChatController {

    @Autowired
    private JlamaService jlamaService;

    @PostMapping("/chat")
    public Map<String, String> chat(@RequestBody ChatRequest request) {
        String response = jlamaService.generateResponse(request.getPrompt());
        Map<String, String> result = new HashMap<>();
        result.put("response", response);
        return result;
    }
}

第四步：創(chuàng)建 Web 交互界面

創(chuàng)建 HTML 頁(yè)面 (??index.html???)：在 ??src/main/resources/static?? 目錄下創(chuàng)建 ??index.html?? 文件。

編寫前端代碼 (??index.html???)：編輯 ??index.html??，實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的聊天界面。

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>DeepSeek 本地助手</title>
    <style>
        body {
            font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, "Helvetica Neue", Arial, sans-serif;
            margin: 0;
            padding: 20px;
            background-color: #f5f5f5;
        }
        .container {
            max-width: 800px;
            margin: 0 auto;
            background: white;
            border-radius: 10px;
            box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.1);
            overflow: hidden;
        }
        .header {
            background: #1a1a2e;
            color: white;
            padding: 20px;
            text-align: center;
        }
        .chat-box {
            height: 400px;
            overflow-y: auto;
            padding: 20px;
            background: #f9f9f9;
        }
        .message {
            margin-bottom: 15px;
            padding: 10px 15px;
            border-radius: 10px;
            max-width: 80%;
            word-wrap: break-word;
        }
        .user {
            background: #007bff;
            color: white;
            margin-left: auto;
            text-align: right;
        }
        .assistant {
            background: #e9ecef;
            color: #333;
            margin-right: auto;
        }
        .input-area {
            display: flex;
            padding: 20px;
            background: white;
            border-top: 1px solid #ddd;
        }
        .input-area input {
            flex: 1;
            padding: 10px;
            border: 1px solid #ddd;
            border-radius: 5px;
            font-size: 14px;
        }
        .input-area button {
            margin-left: 10px;
            padding: 10px 20px;
            background: #007bff;
            color: white;
            border: none;
            border-radius: 5px;
            cursor: pointer;
        }
        .input-area button:hover {
            background: #0056b3;
        }
        .loading {
            text-align: center;
            color: #666;
            padding: 10px;
            display: none;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <div class="header">
            <h1>?? DeepSeek 本地助手</h1>
            <p>基于 Jlama 和 DeepSeek 4B 模型</p>
        </div>
        <div id="chat-box" class="chat-box">
            <div class="message assistant">
                你好！我是 DeepSeek 本地助手，有什么我可以幫你的嗎？
            </div>
        </div>
        <div id="loading" class="loading">思考中...</div>
        <div class="input-area">
            <input type="text" id="user-input" placeholder="輸入你的問題..." />
            <button id="send-btn">發(fā)送</button>
        </div>
    </div>
    <script>
        const chatBox = document.getElementById('chat-box');
        const userInput = document.getElementById('user-input');
        const sendBtn = document.getElementById('send-btn');
        const loading = document.getElementById('loading');
        function appendMessage(text, sender) {
            const messageDiv = document.createElement('div');
            messageDiv.className = `message ${sender}`;
            messageDiv.textContent = text;
            chatBox.appendChild(messageDiv);
            chatBox.scrollTop = chatBox.scrollHeight;
        }
        async function sendMessage() {
            const prompt = userInput.value.trim();
            if (!prompt) return;
            appendMessage(prompt, 'user');
            userInput.value = '';
            loading.style.display = 'block';
            try {
                const response = await fetch('/api/chat', {
                    method: 'POST',
                    headers: {
                        'Content-Type': 'application/json',
                    },
                    body: JSON.stringify({ prompt: prompt }),
                });
                if (!response.ok) {
                    throw new Error('網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)失敗');
                }
                const data = await response.json();
                appendMessage(data.response, 'assistant');
            } catch (error) {
                console.error('Error:', error);
                appendMessage('抱歉，發(fā)生了錯(cuò)誤。請(qǐng)檢查后端服務(wù)是否正常運(yùn)行。', 'assistant');
            } finally {
                loading.style.display = 'none';
            }
        }
        sendBtn.addEventListener('click', sendMessage);
        userInput.addEventListener('keypress', (e) => {
            if (e.key === 'Enter') {
                sendMessage();
            }
        });
    </script>
</body>
</html>

第五步：運(yùn)行與測(cè)試

編譯與構(gòu)建：打開終端，進(jìn)入項(xiàng)目根目錄，執(zhí)行 ??mvn clean compile??，讓 Maven 來下載所有依賴。
啟動(dòng)應(yīng)用：在 IDE 中右鍵運(yùn)行 ??SpringBootJlamaDemoApplication.java?? 的 ??main?? 方法。
訪問界面：打開瀏覽器，訪問 ??http://localhost:8080??，就可以看到聊天界面了。

高級(jí)配置：使用本地模型

如果你想使用下載好的本地模型，只需修改 ??src/main/resources/application.yml?? 文件即可。

# src/main/resources/application.yml
jlama:
  model:
    # 使用本地路徑
    path: /absolute/path/to/your/deepseek-4b-model

常見問題與解決

Q1: 模型加載失敗怎么辦？

A: 如果模型需要從 Hugging Face 下載，你可以手動(dòng)下載 ??.safetensors?? 文件和 ??config.json??，然后將它們放在項(xiàng)目的 ??./models?? 文件夾下。修改 ??application.yml?? 中的 ??path?? 為本地的模型文件夾路徑即可。

Q2: 為什么我的想法與代碼不一致？

A: 正如你提到的，本地加載其實(shí)指向的是 Hugging Face 模型名，這背后是 Jlama 自動(dòng)處理了下載與緩存。我們可以優(yōu)化 ??JlamaConfig.java??，讓模型真正“離線”。例如，使用 ??ModelSupport.loadModel?? 方式，或自定義模型加載路徑。

以上就是Java直接調(diào)用本地大模型文件實(shí)現(xiàn)對(duì)話機(jī)器人的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Java調(diào)用本地大模型的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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