基于 LangChain4j 的 Java 智能医疗助手实战
LangChain4j 的目标是简化将大语言模型(LLM)集成到 Java 应用程序中的过程。本文将带你一步步构建一个具备聊天记忆、函数调用及 RAG 能力的智能助手。
1. 创建 SpringBoot 项目
1.1 创建 Maven 项目
按照标准流程初始化 SpringBoot 工程。

1.2 导入相关依赖项
在 pom.xml 中配置版本管理和核心依赖。
1.3 配置模型参数
在配置文件中设定模型接入信息。

1.4 创建测试类
编写简单的单元测试验证连接。

输出如下:

2. Ollama 本地部署
Ollama 是一个本地部署大模型的工具,适合对数据隐私、离线可用性及成本敏感的场景。
2.1 在 Ollama 上部署 Deepseek
2.1.1 下载安装 Ollama
并在 cmd 中执行 ollama run deepseek-r1:1.5b 命令:




























































































