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Spring AI集成DeepSeek的詳細步驟

 更新時間:2025年02月21日 09:29:34   作者:小天努力學(xué)java  
DeepSeek 作為一款卓越的國產(chǎn) AI 模型,越來越多的公司考慮在自己的應(yīng)用中集成,對于 Java 應(yīng)用來說,我們可以借助 Spring AI 集成 DeepSeek,非常簡單方便,本文給大家介紹了Spring AI集成DeepSeek的詳細步驟,需要的朋友可以參考下

DeepSeek 介紹

DeepSeek 是國內(nèi)頂尖 AI 團隊「深度求索」開發(fā)的多模態(tài)大模型,具備數(shù)學(xué)推理、代碼生成等深度能力,堪稱"AI界的六邊形戰(zhàn)士"。DeepSeek 最新版本 R1 采用了“思維鏈”技術(shù),能夠展示完整的推理過程,使其在復(fù)雜推理任務(wù)上表現(xiàn)出色,甚至在某些方面可以與 OpenAI 的 O1 模型相媲美。

DeepSeek 身上的標(biāo)簽有很多,其中最具代表性的標(biāo)簽有以下兩個:

  • 低成本(不挑硬件、開源、使用簡單無需復(fù)雜提示詞)。
  • 高性能(推理能力極強、回答準(zhǔn)確)。

Spring AI 是什么?

Spring AI 從著名的 Python 項目(如 LangChain 和 LlamaIndex)中汲取靈感,解決了 AI 集成中的核心挑戰(zhàn):將企業(yè)數(shù)據(jù)和 API 與 AI 模型連接起來。

你可以將 Spring AI 看作是一個適配器或者高層封裝,用來幫你更方便地集成和使用不同的 AI 模型。它的核心目標(biāo)是簡化開發(fā)流程,降低使用多種 AI 服務(wù)時的復(fù)雜性,同時提升代碼的可維護性和靈活性。

Spring AI 的主要功能包括

統(tǒng)一 API:Spring AI 提供了一套統(tǒng)一的接口,用來調(diào)用不同的 AI 模型(例如 OpenAI、Hugging Face、DeepSeek、Gemini 等)。開發(fā)者只需要學(xué)習(xí) Spring AI 的 API,就能無縫對接各種 AI 服務(wù),而無需深入了解各家服務(wù)的底層實現(xiàn)和差異。

簡化配置:Spring AI 提供了自動化的配置管理,例如 API 密鑰、模型參數(shù)等。你只需要簡單地在配置文件中定義所需的參數(shù),Spring AI 就會自動完成初始化和連接,避免繁瑣的手動配置。

易于切換:Spring AI 的抽象設(shè)計使得更換 AI 提供商變得非常簡單。開發(fā)者只需要修改少量配置,而不用修改業(yè)務(wù)代碼,從而實現(xiàn)靈活的 AI 服務(wù)切換,適應(yīng)不同場景需求。

1、環(huán)境準(zhǔn)備

在開始集成之前,確保你的開發(fā)環(huán)境滿足以下要求:

JDK17 或更高版本 高版本才能使用SpringAI,才能調(diào)用deepseek; DeepSeekAPIKey(可通過官網(wǎng)注冊獲取),申請地址:https://platform.deepseek.com/usage

使用Spring Initializr 或其他工具創(chuàng)建-一個新的SpringBoot項目,確保版本為3.2.x或更高。

2、構(gòu)建項目

2.1、pom依賴

在項目的pom.xml文件中添加SpringAI和DeepSeek的相關(guān)依賴。

以下是基于Maven的依賴配置示例:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>3.4.2</version>
    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
  </parent>
  <groupId>com.tyron</groupId>
  <artifactId>Spring-AI</artifactId>
  <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  <name>Spring-AI</name>
  <description>Spring-AI</description>
  <url/>

  <properties>
    <java.version>21</java.version>
    <spring-ai.version>1.0.0-M5</spring-ai.version>
  </properties>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.ai</groupId>
      <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.projectlombok</groupId>
      <artifactId>lombok</artifactId>
      <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
  </dependencies>

  <dependencyManagement>
    <dependencies>
      <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>

  <build>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <annotationProcessorPaths>
            <path>
              <groupId>org.projectlombok</groupId>
              <artifactId>lombok</artifactId>
            </path>
          </annotationProcessorPaths>
        </configuration>
      </plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <excludes>
            <exclude>
              <groupId>org.projectlombok</groupId>
              <artifactId>lombok</artifactId>
            </exclude>
          </excludes>
        </configuration>
      </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

2.2、配置文件

#必填項
spring.ai.openai.api-key=your-api-key
spring.ai.openai.base-url=https://api.deepseek.com
#模型選擇(示例使用對話模型)
spring.ai.openai.chat.options.model=deepseek-chat

2.3、接口定義

@RestController()
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {

    private OpenAiChatModel openAiChatModel;

    @Autowired
    public ChatController(OpenAiChatModel openAiChatModel) {
        this.openAiChatModel = openAiChatModel;
    }

    /**
     * 生成
     *
     * @param message 輸入信息
     * @return 輸出信息
     */
    @GetMapping("/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "你是誰?") String message) {
        return Map.of("generation", this.openAiChatModel.call(message));
    }
}

3、方法調(diào)用

接口報錯

充值后,方可調(diào)用

總結(jié)

本文中使用 spring-ai-openai starter,只要在請求頭里加個api_key,就能假裝自己在調(diào) OpenAI。Spring AI 的 openai starter 本質(zhì)上是通過 RestTemplate 發(fā)請求,訪問 DeepSeek API。

除此之外還可以通過本地化部署的方式進行調(diào)用,Spring Cloud Alibaba AI 中也支持這種方式,并且官網(wǎng)上提供了詳細的方法:https://java2ai.com/blog/spring-ai-alibaba-ollama-deepseek/ 。

大模型的響應(yīng)速度是很慢的,為了提升用戶體驗,流式輸出便很有必要了,后續(xù)文章會進行樣例說明。

以上就是Spring AI集成DeepSeek的詳細步驟的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于Spring AI集成DeepSeek的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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