Spring AI與DeepSeek實戰(zhàn)一之快速打造智能對話應(yīng)用
一、概述
在 AI 技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天，國產(chǎn)大模型 DeepSeek 憑借其 低成本、高性能 的特點，成為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的熱門選擇。而 Spring AI 作為 Java 生態(tài)的 AI 集成框架，通過統(tǒng)一API、簡化配置等特性，讓開發(fā)者無需深入底層即可快速調(diào)用各類 AI 服務(wù)。本文將手把手教你通過 spring-ai 集成 DeepSeek 接口實現(xiàn)普通對話與流式對話功能，助力你的 Java 應(yīng)用輕松接入 AI 能力！
二、申請DeepSeek的API-KEY
相較于直接調(diào)用 DeepSeek 官方的 API，阿里云百煉基于阿里云強大的云計算基礎(chǔ)設(shè)施，提供了高可用性和穩(wěn)定性的服務(wù)，并且支持程序運行時動態(tài)切換 模型廣場 中的任意大模型。
登錄阿里云，進(jìn)入 阿里云百煉 的頁面：
https://bailian.console.aliyun.com/?apiKey=1#/api-key
創(chuàng)建自己的 API-KEY
三、項目搭建
3.1. 開發(fā)環(huán)境要求
- JDK 17+
- Spring Boot 3.2.x及以上
3.2. maven配置
在 Spring Boot 項目的 pom.xml 中添加 spring-ai 依賴
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
</dependency>增加倉庫的配置
<repositories>
<repository>
<id>alimaven</id>
<url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
</repository>
<repository>
<id>spring-milestones</id>
<url>https://repo.spring.io/milestone</url>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
</repository>
<repository>
<id>spring-snapshots</id>
<url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
</repository>
</repositories>3.3. 配置 API-KEY
在 application.yml 中添加以下配置：
spring:
ai:
dashscope:
api-key: sk-xxxxxxapi-key 配置在阿里云百煉里申請的api-key 3.4. 創(chuàng)建ChatClient對象
private final ChatClient chatClient;
public ChatController(ChatClient.Builder builder) {
String sysPrompt = """
你是一個博學(xué)的智能聊天助手，請根據(jù)用戶提問回答。
請講中文。
今天的日期是 {current_date}。
""";
this.chatClient = builder
.defaultSystem(sysPrompt)
.defaultOptions(
DashScopeChatOptions.builder()
/**
* 值范圍：[0, 2)，系統(tǒng)默認(rèn)值0.85。不建議取值為0，無意義
*/
.withTemperature(1.3)
.withModel("deepseek-v3")
.build()
)
.build();
}
- defaultSystem 指定系統(tǒng) prompt 來約束大模型的行為或者提供一些上下文信息，如這里告訴大模型今天的日期是多少，支持占位符；
- defaultOptions 配置模型的參數(shù)
- withTemperature 用于控制隨機性和多樣性的程度，值越高大模型回復(fù)的內(nèi)容越豐富越天馬行空
- withModel 配置模型廣場中的模型名稱，這里填寫 deepseek-v3
模型廣場的模型名稱清單：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
3.5. 創(chuàng)建對話接口
@GetMapping(value = "/chat")
public String chat(@RequestParam String input, HttpServletResponse response) {
// 設(shè)置字符編碼，避免亂碼
response.setCharacterEncoding("UTF-8");
return chatClient.prompt().user(input)
.system(s -> s.param("current_date", LocalDate.now().toString()))
.call()
.content();
}每次調(diào)用接口時，通過 system 來給 current_date 占位符動態(tài)賦值。
調(diào)用示例：
問身份
問日期
3.6. 切換模型
@GetMapping(value = "/chat")
public String chat(@RequestParam String input, @RequestParam(required = false) String model, HttpServletResponse response) {
response.setCharacterEncoding("UTF-8");
if (StrUtil.isEmpty(model)) {
model = "deepseek-v3";
}
return chatClient.prompt().user(input)
.system(s -> s.param("current_date", LocalDate.now().toString()))
.options(DashScopeChatOptions.builder().withModel(model).build())
.call()
.content();
}使用 withModel 來配置模型名稱
調(diào)用示例：
切換deepseek-r1模型
切換通義千問模型
3.7. 使用prompt模板
通過 PromptTemplate 可以編輯復(fù)雜的提示詞，并且也支持占位符
@GetMapping(value = "/chatTemp")
public String chatTemp(@RequestParam String input, HttpServletResponse response) {
response.setCharacterEncoding("UTF-8");
// 使用PromptTemplate定義提示詞模板
PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("請逐步解釋你的思考過程: {input}");
Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("input", input));
return chatClient.prompt(prompt)
.system(s -> s.param("current_date", LocalDate.now().toString()))
.call()
.content();
}這里提出讓 deepseek-v3 進(jìn)行逐步拆分思考，并把思考過程返回。
調(diào)用示例：
可以看到大模型會拆分多步來進(jìn)行推論結(jié)果。
3.8. 使用流式對話
當(dāng)前接口需等待大模型完全生成回復(fù)內(nèi)容才能返回，這用戶體驗并不好。為實現(xiàn)類似 ChatGPT 的逐句實時輸出效果，可采用流式傳輸技術(shù)（Streaming Response）。
@GetMapping(value = "/streamChat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> streamChat(@RequestParam String input, HttpServletResponse response) {
response.setCharacterEncoding("UTF-8");
// 使用PromptTemplate定義提示詞模板
PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("請逐步解釋你的思考過程: {input}");
Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("input", input));
return chatClient.prompt(prompt)
.system(s -> s.param("current_date", LocalDate.now().toString()))
.stream()
.content()
.concatWith(Flux.just("[DONE]"))
.onErrorResume(e -> Flux.just("ERROR: " + e.getMessage(), "[DONE]"));
}- 調(diào)用時把 call() 改成 stream()
- 并且遵循SSE協(xié)議最后發(fā)送
[DONE]終止標(biāo)識
調(diào)用示例：
- data: xxx 這種是
Server-Sent Events的格式要求； - 需要前端搭配 EventSource 或 WebSocket 等方式來接收流式數(shù)據(jù)，并結(jié)合 marked.js 來正確顯示 markdown 語法。
四、總結(jié)
雖然通過 Spring AI 能夠快速完成 DeepSeek 大模型與 Spring Boot 項目的對接，實現(xiàn)基礎(chǔ)的對話接口開發(fā)，但這僅是智能化轉(zhuǎn)型的初級階段。要將大模型能力真正落地為生產(chǎn)級應(yīng)用，還是需實現(xiàn)以下技術(shù)：
- 能力擴(kuò)展層：通過
智能體實現(xiàn)意圖理解與任務(wù)調(diào)度，結(jié)合FunctionCall實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)AI與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無縫對接； - 知識增強層：應(yīng)用
RAG（檢索增強生成）技術(shù)構(gòu)建領(lǐng)域知識庫，解決大模型幻覺問題，支撐專業(yè)場景的精準(zhǔn)問答； - 流程編排層：設(shè)計
Agent工作流實現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯拆解，支持多步驟推理與自動化決策； - 模型優(yōu)化層：基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實施模型微調(diào)
Fine-tuning提升垂直場景的響應(yīng)質(zhì)量和可控性。
五、完整代碼
Gitee地址：
https://gitee.com/zlt2000/zlt-spring-ai-app
Github地址：
https://github.com/zlt2000/zlt-spring-ai-app
到此這篇關(guān)于Spring AI與DeepSeek實戰(zhàn)一：快速打造智能對話應(yīng)用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Spring AI DeepSeek智能對話內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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