<properties>
    <java.version>17</java.version>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
    <spring-boot.version>3.2.0</spring-boot.version>
    <spring-ai.version>1.0.0-M6</spring-ai.version>
</properties>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <!-- Spring AI Ollama  starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>${spring-ai.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-boot.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
<!-- Spring AI 里程碑/快照仓库（必须配置，否则依赖无法下载） -->
<repositories>
    <repository>
        <id>spring-milestones</id>
        <name>Spring Milestones</name>
        <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
        <snapshots>
            <enabled>false</enabled>
        </snapshots>
    </repository>
    <repository>
        <id>spring-snapshots</id>
        <name>Spring Snapshots</name>
        <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
        <releases>
            <enabled>false</enabled>
        </releases>
    </repository>
</repositories>

server:
  port: 18080
# Ollama 服务地址（默认端口 11434）
  # spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434
  # 指定使用的 DeepSeek 模型（与 ollama pull 的模型名一致）
  # spring.ai.ollama.chat.options.model=deepseek-r1:1.5b
  # 温度参数（0~1，值越小越严谨，值越大越有创造性）
  # spring.ai.ollama.chat.options.temperature=0.7
spring:
  ai:
    ollama:
      chat:
        options:
          model:moondream:v2    #gemma3:4b模型有点慢

          #temperature: 8.7
      base-url: http://192.168.91.164:11434

import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
@RequestMapping("/openai")
@ResponseBody
@RestController
public class OllamaChatModelController {
    @Autowired
    private OllamaChatModel ollamaChatModel;

/*
多态   图转文
 */
@GetMapping("/simple/ollamamulti")
public String ollamamulti () {
    // 指定读取文件的路径
    var imageResource = new ClassPathResource("files/pig.png");
    // 指定大模型的配置项，这里使用 ollama 拉取当中的 gemma3 大模型

// 直接用你已有的 gemma3:4b，做参数优化提速
OllamaOptions ollamaOptions = OllamaOptions.builder()
        .model("moondream:v2")
        .temperature(0.1)       // 越低越快，减少随机生成
        .numPredict(256)        // 限制输出长度，避免模型啰嗦
        .numCtx(2048)           // 限制上下文窗口，减少内存占用
        .build();

    // 说明读取的是那个类型的多模态文件类型，这里是图片 img
    Media media = new Media(MimeTypeUtils.IMAGE_PNG, imageResource);
    // 4. 构建 UserMessage（关键修正：直接用构造方法）
    UserMessage userMessage = new UserMessage(
            "识别图片",  // 文本指令
            List.of(media)          // 图片媒体列表
    );
    ChatResponse response = ollamaChatModel.call(
            new Prompt(
                    userMessage, // 写明提示词
                    ollamaOptions
            )
    );
    System.out.println(response.getResult().getOutput().getText());
    return  response.getResult().getOutput().getText();
}

}

4、浏览器
http://localhost:18080/openai/simple/ollamamulti