SpringBoot整合DeepSeek实现AI对话功能

2025-02-10 16:50

本文主要是介绍SpringBoot整合DeepSeek实现AI对话功能,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

《SpringBoot整合DeepSeek实现AI对话功能》本文介绍了如何在SpringBoot项目中整合DeepSeekAPI和本地私有化部署DeepSeekR1模型,通过SpringAI框架简化了...

本篇博文会分为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:本地私有化部署DeepSeek模型的详细教程_其它综合_China编程(www.chinasem.cn)

Spring AI

Spring AI 是由 Spring(一个广泛使用的开源框架)推出的一个新项目,旨在将 人工智能(AI) 集成到 Spring 应用程序中。Spring 是一个支持 Java 开发的框架,而 Spring AI 使得 Java 开发人员能够更容易地构建、管理和集成人工智能模型和机器学习功能。
我们这里直接使用Spring官方提供的相关依赖来整合,官网地址:https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/chat/deepseek-chat.html

本篇博文主要就是采用的spring ai提供的两个starter依赖进行配置整合,分别是spring-ai-openai-spring-boot-starterspring-ai-ollama-spring-boot-starter

版本依赖

根据官网的描述,spring ai框架支持的SpringBoot版本应该是3.2.x 和 3.3.x

SpringBoot整合DeepSeek实现AI对话功能

而SpringBoot 3.2.x 和 3.3.x依赖的JDK版本最低应该也是JDK17,所以这里演示整合的代码都是基于spring boot 3.3.8 以及 JDK17

整合DeepSeek API key

进入DeepSeek开放平台页面,注册账号登录后,可以创建API key,新账号有赠送的10元额度,具体价格可以参考这里:https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing/

有了API key后我们可以开始构建工程了,基于springboot 3.3.8版本搭建一个工程,引入以下依赖:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

增加以下配置:

spring:
  ai:
    openai:
      base-url: https://api.deepseek.com
      api-key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxx
      chat:
        options:
          model: deepseek-chat

项目会自动装配OpenAiAutoConfiguration,就可以在需要的地方注入OpenAiChatModel代码如下:

@Resource
private OllaMAChatModel 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));
    Prom编程China编程pt prompt = new Prompt(chatHistoryList);
编程    ChatResponse chatResponse = chatModel.call(prompt);
    if (chatResponse.getResult() != null && chatResponse.getResult().getOutput() != null) {
        chatHistoryList.add(chatResponse.getResult().getOutput());
    }
    return chatResponse;
}

整合本地化部署的DeepSeek R1模型

本地化私有部署可以参考这篇博文:本地私有化部署DeepSeek模型的详细教程_其它综合_China编程(www.chinasem.cn)部署完成后同样是基于springboot 3.3.8版本搭建一个工程,引入的依赖就换为:

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

增加以下配置:

spring:
  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      chat:
        model: deepseek-r1:1.5b

项目会自动装配OllamaAutoConfiguration,就可以在需要的地方注入ollamaChatModel
代码跟使用spring-ai-openai-spring-boot-starter几乎一样,只是注入的ChatModel类换成了OllamaChatModel
http://www.chinasem.cn且实测本地化部署也可以使用spring-ai-openai-spring-boot-starter,修改配置文件如下:

spring:
  ai:
    openai:
      base-url: httphttp://www.chinasem.cn://localhost:11434
      api-key: xxxxxxx
      chat:
        options:
          model: deepseek-r1:1.5b

其他也就一样了,只是把地址换成了本地ollama的服务地址,api-key不需要了但是也不能不填,不填会报错,模型就配置本地www.chinasem.cn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流式输出爱的回复

到此这篇关于SpringBoot整合DeepSeek实现AI对话功能的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot DeepSeek实现AI对话内容请搜索China编程(www.chinasem.cn)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持China编程(www.chinasem.cn)!

这篇关于SpringBoot整合DeepSeek实现AI对话功能的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1153383

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