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今天咱们聊聊一个最近特别火的话题：大模型接入Java应用。 传统客服的痛点 在我们的日常开发中，经常遇到这样的需求： 客服每天重复回答同样的问题："我的订单怎么还没到？" 客服人手不够，高峰期响应慢 人工客服培训成本高，服务质量参差不齐 节假日人力成本高，但业务不能停 传统的人工客服不仅成本高，而且效率低下。现在有了大模型，我们能不能让AI来当客服呢？ 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用LangChain4j + Ollama构建一个本地智能客服系统。 核心思路是： 本地部署：使用Ollama在本地运行大模型，保护数据安全 Java集成：通过LangChain4j框架集成大模型功能 对话管理：实现多轮对话和上下文管理 业务适配：结合具体业务场景进行定制 技术选型 SpringBoot：快速搭建应用 LangChain4j：Java友好的大模型集成框架 Ollama：本地大模型运行环境 Llama 2/3 或者其他开源模型：大模型选择 核心实现思路 1. 环境准备 首先安装Ollama并下载模型： # 安装Ollama curl -fsSL https://ollam....

最近AI技术火得一塌糊涂，各种大模型层出不穷。但你知道吗？现在我们可以在本地部署大模型，搭建自己的智能客服系统，而且完全私有化，不用担心数据泄露问题。今天就来给大家分享一个超实用的技术方案：SpringBoot + Ollama + RAG，让你的智能客服系统既聪明又安全。