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随着大语言模型（LLM）的普及，数据隐私和技术栈统一性成为企业级AI应用的核心挑战。本文系统阐述如何通过SpringAI框架与Ollama本地化模型引擎的结合，构建安全高效的生成式AI应用。通过实战案例解析配置优化、流式响应、工具调用等关键技术，为Java开发者提供零Python依…摘要
随着大语言模型（LLM）的普及，数据隐私和技术栈统一性成为企业级AI应用的核心挑战。本文系统阐述如何通过SpringAI框架与Ollama本地化模型引擎的结合，构建安全高效的生成式AI应用。通过实战案例解析配置优化、流式响应、工具调用等关键技术，为Java开发者提供零Python依赖的LLM集成方案，显著降低AI应用开发门槛。 一、Ollama：本地化大模型引擎的革命性价值
1.1 为什么选择本地部署？
数据安全：敏感数据无需传输至第三方API，满足金融/医疗等行业合规要求成本控制：避免按Token计费，百万级调用成本趋近于零网络延迟：本地通信延迟1ms，提升实时交互体验1.2 模型支持能力
Ollama支持多版本模型一键部署，开发者可根据算力灵活选择：
