### Spring Boot 和 Vue 集成
DeepSeek 的实现方案
#### 后端部分 (Spring Boot)
创建一个标准的 Spring Boot
项目并配置好基础环境后，可以通过 RESTful API 接口调用
DeepSeek 模型的服务。以下是具体的实现方式：
1. **引入依赖**
在 `pom.xml` 中添加必要的依赖项以支持 HTTP 请求和其他功能[^1]。
```xml
<dependencies>
<
!-- Spring Web -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<
!-- JSON处理工具 -->
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
</dependency>
<
!-- HttpClient用于外部API请求 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.httpcomponents.client5</groupId>
<artifactId>httpclient5</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
```
2. **编写 Controller 层**
定义接口供前端调用，并通过该接口向
DeepSeek 发起请求。
```
java
@RestController
@RequestMapping("/api/
deepseek")
public class
DeepSeekController {
private final
DeepSeekService
deepSeekService;
public
DeepSeekController(
DeepSeekService
deepSeekService) {
this.
deepSeekService =
deepSeekService;
}
@PostMapping("/chat")
public ResponseEntity<String> getChatResponse(@RequestBody Map<String, String> request) {
String userMessage = request.get("message");
try {
String response =
deepSeekService.generateResponse(userMessage);
return ResponseEntity.ok(response);
} catch (Exception e) {
return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(e.getMessage());
}
}
}
```
3. **定义 Service 层逻辑**
实现与
DeepSeek 模型交互的具体业务逻辑。
```
java
@Service
public class
DeepSeekService {
private static final String
DEEPSEEK_API_URL = "http://localhost:7860/generate"; // 假设
本地部署了
DeepSeek服务
public String generateResponse(String message) throws IOException {
CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.createDefault();
HttpPost postRequest = new HttpPost(
DEEPSEEK_API_URL);
StringEntity input = new StringEntity("{\"prompt\":\"" + message + "\", \"max_new_tokens\": 50}");
input.setContentType("application/json");
postRequest.setEntity(input);
HttpResponse response = httpClient.execute(postRequest);
BufferedReader rd = new BufferedReader(new InputStreamReader(response.getEntity().getContent()));
StringBuilder result = new StringBuilder();
String line;
while ((line = rd.readLine())
!= null) {
result.append(line);
}
httpClient.close();
JSONObject jsonResponse = new JSONObject(result.toString());
return jsonResponse.getString("generated_text");
}
}
```
---
#### 前端部分 (Vue.js)
在 Vue.js 应用程序中，可以构建一个简单的聊天界面并与后端通信获取 AI 对话响应。
1. **安装 Axios**
使用 Axios 进行 HTTP 请求操作。
```bash
npm install axios
```
2. **创建 Chat 组件**
下面是一个基本的 Vue 组件结构，允许用户输入消息并通过 API 获取回复。
```vue
<template>
<div id="app">
<h1>
DeepSeek 聊天机器人</h1>
<ul>
<li v-for="(msg, index) in messages" :key="index">{{ msg }}</li>
</ul>
<input type="text" v-model="userInput" placeholder="请输入您的问题..." />
<button @click="sendMessage">发送</button>
</div>
</template>
<script>
import axios from 'axios';
export default {
data() {
return {
userInput: '',
messages: []
};
},
methods: {
async sendMessage() {
if (
!this.userInput.trim()) return;
const userMsg = `User: ${this.userInput}`;
this.messages.push(userMsg);
try {
const response = await axios.post('/api/
deepseek/chat', { message: this.userInput });
const aiReply = `AI: ${response.data}`;
this.messages.push(aiReply);
} catch (error) {
console.error('Error fetching chat response:', error.message);
this.messages.push('AI: 抱歉，服务器暂时不可用！');
}
this.userInput = '';
}
}
};
</script>
<style scoped>
ul {
list-style-type: none;
padding-left: 0;
}
li {
margin-bottom: 10px;
}
button {
margin-top: 10px;
}
</style>
```
---
#### 测试运行流程
完成上述
开发工作之后，启动 Spring Boot 服务以及 Vue
开发服务器即可测试整个系统的连通性和功能性。如果需要进一步优化体验，则可以在现有基础上增加更多特性，比如对话历史记录保存、错误提示改进等[^2]。
---
#### 注意事项
由于当前阶段
DeepSeek 可能存在资源限制的情况，建议
开发者优先考虑将其
大模型部署到
本地环境中进行调试和学习用途[^3]。
---
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