สร้าง Spring Boot REST API เชื่อมต่อ Ollama AI

Spring AI → เป็น framework เสริมของ Spring Boot ที่ช่วยเชื่อมระบบ AI (LLM) เช่น OpenAI, Anthropic, Ollama ฯลฯ ได้ง่ายโดยไม่ต้องเขียน HTTP request เอง
Ollama → คือ local LLM server ที่คุณสามารถรันโมเดลอย่าง llama2, mistral, phi3, gemma ได้ ออฟไลน์ 100%

ตัวอย่างนี้จะทำให้ Spring Boot ของคุณสามารถ “คุยกับโมเดล Ollama” ได้เหมือนกับที่คุยกับ ChatGPT แต่รันในเครื่องเราเอง!

ทำความเข้าใจแนวคิดก่อนเริ่ม

ก่อนลงมือโค้ด มาดูแนวคิดของระบบนี้ก่อนครับ

โครงสร้างโดยรวม

เราจะสร้าง Spring Boot Application ที่ทำหน้าที่เป็น “ตัวกลาง (middleware)” ระหว่าง

ผู้ใช้ (หรือ frontend)
และโมเดล Ollama (LLM) ที่รันอยู่ในเครื่องเรา

1	`User → Spring Boot API → Spring AI → Ollama Model (local)`

เป้าหมายคือ:

เราส่งข้อความ (prompt) ไปหา Ollama
Ollama คิดและตอบกลับข้อความ (response)
Spring Boot ส่งคำตอบนั้นกลับให้ client ผ่าน REST API

ติดตั้ง Ollama (AI Engine ในเครื่องเรา)

ทำไมต้องติดตั้งก่อน?

เพราะ Ollama ทำหน้าที่เป็น “สมอง” ของระบบ
Spring AI จะเพียงส่งข้อความไปให้ Ollama คิด → แล้วรับคำตอบกลับมา

วิธีติดตั้ง

เข้าเว็บ https://ollama.com/download
ติดตั้งตามระบบปฏิบัติการ (Windows / macOS / Linux)
เปิด Terminal แล้วลองโหลดโมเดลตัวแรก เช่น:ollama pull llama3 หมายถึง “โหลดโมเดลชื่อ llama3 มาติดตั้งไว้ในเครื่อง”
ทดสอบรันโมเดล:ollama run llama3 ถ้าได้ prompt ให้พิมพ์ถาม เช่น>>> Hello และมันตอบกลับมาได้ — แสดงว่า Ollama พร้อมใช้งานแล้ว

Ollama เปิด API อยู่ที่ http://localhost:11434 โดยอัตโนมัติ

สร้างโปรเจกต์ Spring Boot

ทำไมต้อง Spring Boot?

เพราะมันช่วยจัดการ lifecycle, dependency, configuration ต่าง ๆ ให้เราง่ายมาก
และเราจะได้ REST API ที่สามารถติดต่อกับ Ollama ได้ทันที

วิธีสร้าง

ไปที่ https://start.spring.io

เลือก:

Project: Maven
Language: Java
Spring Boot: 3.3.0+
Dependencies:
- Spring Web (สำหรับสร้าง REST API)
- Spring AI Ollama Spring Boot Starter (สำหรับเชื่อม Ollama)

จากนั้นกด “Generate Project” แล้ว unzip มาลงในเครื่อง
เปิดด้วย IntelliJ / VS Code ก็ได้ครับ

ตั้งค่าเชื่อมกับ Ollama ใน `application.properties`

เปิดไฟล์ src/main/resources/application.properties แล้วใส่:

1

2

3

4

5

# URL ของ Ollama server (ค่า default คือ localhost:11434)
spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434
 
# โมเดลที่ต้องการใช้ (เช่น llama3, mistral, phi3)
spring.ai.ollama.chat.options.model=llama3

ทำเพื่อให้ Spring AI รู้ว่าจะส่งข้อความไปที่ไหน และใช้โมเดลตัวไหนตอบกลับ
Spring Boot จะ auto-configure ตัว OllamaChatModel ให้เราเอง (ไม่ต้อง new object เองเลย)

ทำไมต้องมี Controller?

เพราะมันคือ “API Endpoint” ที่ให้ client ภายนอกเรียกเข้ามาได้ เช่น Postman, browser, หรือ frontend

เขียน Controller — จุดรับคำสั่งจากผู้ใช้

สร้างไฟล์ใหม่ชื่อ ChatController.java:

import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
 
@RestController
@RequestMapping("/api/prompt")
public class PromptController {
 
    private final OllamaChatModel ollamaChatModel;
 
    public PromptController(OllamaChatModel ollamaChatModel) {
        this.ollamaChatModel = ollamaChatModel;
    }
 
    @GetMapping
    public String get(@RequestParam String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(message);
        ChatResponse response = ollamaChatModel.call(prompt);
        return response.getResult().getOutput().getText();
    }
     
}

อธิบายโค้ดทีละส่วน

ส่วน	ทำเพื่ออะไร
`@RestController`	ทำให้ class นี้เป็น REST API ที่สามารถรับ request ได้
`@RequestMapping("/api/prompt")`	กำหนด base path ของ API
`OllamaChatModel`	เป็น object ที่ Spring AI สร้างไว้ให้เพื่อคุยกับ Ollama
`Prompt prompt = new Prompt(message)`	สร้าง prompt เพื่อส่งข้อความนั้นไปให้โมเดล
`ollamaChatModel.call(prompt)`	เรียกโมเดลให้ประมวลผลและตอบกลับ
`@GetMapping`	ใช้เรียกดูบทสนทนาในรูปแบบ List ผ่าน browser

รันโปรเจกต์และทดสอบ

เปิด Terminal แล้วพิมพ์:

1	`mvn spring-boot:run`

GET: ดูประวัติการคุย

เปิด browser แล้วเข้า:

1	`http://localhost:8080/api/prompt?message=Hello+AI`

สรุปแนวคิด

ขั้นตอน	ทำเพื่ออะไร
ติดตั้ง Ollama	สร้าง LLM ที่รันบนเครื่องเรา
ตั้งค่า base-url + model	บอก Spring ว่าจะเชื่อมกับ Ollama instance ไหน
สร้าง Controller	สร้าง REST API สำหรับรับส่งข้อความ
ใช้ OllamaChatModel	ใช้งาน abstraction ของ Spring AI แทน HTTP Request
เพิ่ม method GET	เพื่อให้เรา test ได้ง่าย

- มิถุนายน 25, 2568

ค้นหาบล็อกนี้

Plaza Java