Spring Boot整合DeepSeek实现AI对话（API调用和本地部署）

扫测资讯 2025-02-16 00:07 62 0

本篇文章会分基于DeepSeek开放平台上的API，以及本地私有化部署DeepSeek R1模型两种方式来整合使用。
本地化私有部署可以参考这篇博文全面认识了解DeepSeek+利用ollama在本地部署、使用和体验deepseek-r1大模型

Spring版本选择

根据 Spring官网的描述
Spring AI是一个人工智能工程的应用框架，旨在为Java开发者提供一种更简洁的方式与AI交互，减轻在Java业务中接入LLM模型应用的学习成本。目前，Spring AI已经上架到Spring Initializr，开发者可以在https://start.spring.io/上使用并构建相关应用‌。

SpringAI支持接入多种AI服务，如OpenAI、Ollama、Azure OpenAI、Huggingface等，可以实现聊天、embedding、图片生成、语音转文字、向量数据库、function calling、prompt模板、outputparser、RAG等功能‌。

spring ai框架支持Spring Boot版本为 3.2.x and 3.3.x

整合DeepSeek API key

深度求索deepseek开放平台申请自己的API key，新用户注册后会赠送10元余额，有效期为一个月。

创建一个 API key

保存好自己的API KEY 千万别泄露喽

自动引入依赖：

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<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>
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        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.4.2</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.example</groupId>
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    <properties>
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            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
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            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
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            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
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            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
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                <groupId>org.springframework.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
                <version>${spring-ai.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
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        </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>

代码

添加了 spring-ai-openai-spring-boot-starter 依赖；Spring AI 为 OpenAI Chat Client 提供了 Spring Boot 自动装配。

OpenAiAutoConfiguration配置类中自动注入了，我们只需要直接注入调用即可。

DeepSeek 其实提供了 OpenAI 兼容模式，只要在请求头里加个api_key，就能假装自己在调 OpenAI。Spring AI 的 openai starter 本质上是通过 RestTemplate 发请求，我们只需要改改 URL 和认证方式。


@RestController
public class ChatController {

    @Resource
    private OpenAiChatModel chatModel;

    private final List<Message> chatHistoryList = new ArrayList<>();

    @PostConstruct
    public void init() {
        chatHistoryList.add(new SystemMessage("You are a helpful assistant."));
    }

    @GetMapping("/chat")
    public ChatResponse test(String message) {
        chatHistoryList.add(new UserMessage(message));
        Prompt prompt = new Prompt(chatHistoryList);
        ChatResponse chatResponse = chatModel.call(prompt);
        if (chatResponse.getResult() != null && chatResponse.getResult().getOutput() != null) {
            chatHistoryList.add(chatResponse.getResult().getOutput());
        }
        return chatResponse;
    }

}

修改配置文件

spring:
  ai:
    openai:
      base-url: https://api.deepseek.com/v1  # DeepSeek的OpenAI式端点
      api-key: sk-your-deepseek-key-here
      chat.options:
        model: deepseek-chat  # 指定DeepSeek的模型名称

调用接口测试

本地部署调用

如果想要把 DeepSeek 部署在内网服务器，或者你想在本地跑个小模型，可以采用这种方式来在本地部署一个 DeepSeek R1 蒸馏版。

spring-ai-ollama-spring-boot-starter：通过 Ollama 本地部署一个 DeepSeek R1 蒸馏版。

下载并安装

从官方网站下载并安装 Ollama：https://ollama.com

Ollama 可以让你轻松在自己的电脑上运行各种强大的 AI 模型，就像运行普通软件一样简单。

ollama pull deepseek-r1:8b
ollama list deepseek

更多版本可以在这里查看： https://ollama.com/library/deepseek-r1

修改pom，添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

修改配置文件

spring:
  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        model: deepseek-r1:8b  # 与本地模型名称对应

实现代码

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {
    private final ChatClient chatClient;

    // 构造方法注入 ChatClient.Builder，用于构建 ChatClient 实例
    public ChatController(ChatClient.Builder chatClient) {
        this.chatClient = chatClient.build();
    }

     @GetMapping("/chat")
    public ResponseEntity<Flux<String>> chat(@RequestParam(value = "message") String message) {
        try {
            // 调用 ChatClient 生成响应，并以 Flux<String>（响应流）形式返回
            Flux<String> response = chatClient.prompt(message).stream().content();
            return ResponseEntity.ok(response);
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.badRequest().build();
        }
    }
}

api-key不需要了但是也不能不填，不填会启动报错，模型就配置本地有的模型即可
如果想像网站那样可以一个字一个字的输出，也可以调用chatModel.stream流式输出

ai包

长视频发布助手

抖音发布助手(手机版)

模板安装包

快手【自动发布】【手机版】