Ollama+DeepSeek：SpringBoot私有化AI实战

你是否曾思考过： 想搭建本地 AI 服务，却不知如何选择适配的大模型与部署工具？ 开发私有化 AI 应用时，如何实现 SpringBoot 与 AI 模型的高效集成？ 面对数据安全需求，怎样低成本完成本地知识库与对话系统的落地？ 如果这些问题让你困扰，这门课正是为你设计的！私有化 AI 不是复杂的技术壁垒，而是可落地的开发方案。掌握这套实战方法，你将高效搭建安全可控的 AI 应用。 本课程围绕 “工具实操、落地实战” 两大主线展开： 工具详解：系统介绍 Ollama 的安装配置、模型管理方法，DeepSeek-R1 各版本（1.5b/7b 等）的选型依据与下载流程，以及 Docker、Redis 等辅助工具的部署要点，明确不同硬件配置的适配方案。 集成落地：分步讲解 SpringBoot 与 Spring AI 的整合流程，包括核心依赖配置、Ollama API 调用、Redis 持久化存储实现，提供从环境搭建到功能验证的全流程步骤。 实战案例：通过本地个人知识库搭建、连续对话系统开发两个实战项目，演练容器化部署、模型调用、数据持久化等关键环节，输出可直接复用的代码模板与配置文件。 讲师背景：实战派技术导师 李可以讲师具备丰富的私有化 AI 部署与 Java 开发经验，深耕 SpringBoot 生态与大模型本地化应用领域，擅长拆解复杂技术流程，将抽象的集成逻辑转化为步骤清晰的实操指南，注重理论与实战结合，帮助学员快速解决实际开发问题。 通过本课程，学员将： 工具掌握：熟练使用 Ollama 管理大模型、Docker 部署环境、Redis 实现数据持久化，理解各工具的核心作用与搭配逻辑。 开发能力：掌握 SpringBoot 集成 DeepSeek 与 Ollama 的关键技术，能够独立完成私有化 AI 应用的环境搭建与功能开发。 项目落地：具备本地知识库、对话系统等常见私有化 AI 场景的开发能力，能够根据硬件条件选择合适的模型与部署方案。 李可以讲师常说：“私有化 AI 的核心是实用与可控，掌握正确的工具链与流程，就能让 AI 服务安全落地。” 你，准备好动手实践了吗？