Spring AI 接入 DeepSeek:开启智能应用的新篇章

一、简介

DeepSeek 是由国内顶尖 AI 团队「深度求索」开发的一款多模态大模型,具备数学推理、代码生成等高阶能力,被誉为“AI界的六边形战士”。其 R1 版本采用“思维链”技术,能完整展示推理过程,在复杂任务中表现尤为出色,甚至在部分场景下可与 OpenAI 的顶级模型媲美。DeepSeek 提供了 OpenAI 兼容模式,使得开发者可以通过简单的配置将其集成到现有系统中。

Spring AI 是 Spring 生态体系内的重要项目,致力于让人工智能能力无缝融入 Spring 应用。通过它,Java 开发者可以更简单地构建、管理和部署各类 AI 模型,将企业数据与智能 API 轻松对接,实现业务自动化和智能化。

二、接入的意义与优势

接入的意义

将 DeepSeek 接入 Spring 应用,意味着开发者可以将强大的 AI 能力快速融入现有的 Java 项目中,而无需从头开始构建复杂的 AI 系统。这不仅提高了开发效率,还能为用户提供更智能的交互体验。

DeepSeek可以作为推理型助手集成到Spring AI中,提升业务流程。尽管它不是智能体的首选,但它在推理和数据分析上的强大能力依然可以为您的系统增添显著价值。

可以通过在Spring AI中接入DeepSeek的API,实现与DeepSeek的交互。例如,使用DeepSeek SDK的依赖,配置DeepSeek的API密钥和其他相关参数,创建服务类用于与DeepSeek API进行交互,以及创建控制器层处理HTTP请求并调用服务层的方法。

优势
  1. 低成本:DeepSeek 是开源且易用的,硬件要求宽松,无需繁琐的提示词配置。

  2. 高性能:推理速度快、回答准确,适合各类高要求任务。

  3. 无缝集成:通过 Spring AI,DeepSeek 可以无缝集成到 Spring 应用中,开发者可以利用熟悉的 Spring 生态进行开发。

### 如何在 Spring 框架中集成 DeepSeek AI 服务 #### 集成概述 为了使 Java 应用能够利用 DeepSeek 提供的强大功能,在 Spring Boot 中集成了 DeepSeek 的 API 接口[^1]。这不仅简化了开发流程,还提高了应用程序处理复杂数据的能力。 #### 准备工作 确保已安装并配置好 JDK 和 Maven 或 Gradle 构建工具环境。创建一个新的 Spring Boot 工程,并引入必要的依赖项来支持 HTTP 请求发送以及 JSON 数据解析等功能[^2]。 #### 添加依赖 对于基于 Maven 的项目,需向 `pom.xml` 文件内添加如下所示的依赖声明: ```xml <dependency> <groupId>com.deepseek</groupId> <artifactId>deepseek-client</artifactId> <version>${latest.version}</version> </dependency> ``` 而对于采用 Gradle 进行管理的应用,则应在 build.gradle 文件里加入对应的库引用: ```groovy implementation 'com.deepseek:deepseek-client:${latest.version}' ``` 请注意替换 `${latest.version}` 为当前最新版本号。 #### 编写客户端代码 完成上述准备工作之后,就可以编写用于调用 DeepSeek API 的客户端类了。下面给出了一段简单的示例代码片段,展示了如何初始化 SDK 并执行一次预测请求操作: ```java import com.deepseek.client.DeepSeekClient; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class AiService { private final DeepSeekClient client; public AiService() { this.client = new DeepSeekClient("your_api_key_here"); } /** * 调用DeepSeek进行文本分类. */ public String classifyText(String text) throws Exception { Map<String, Object> params = Collections.singletonMap("text", text); return client.predict("classify_text", params).toString(); } } ``` 在此基础上,还可以进一步扩展此服务类的功能,比如增加错误处理机制、优化参数传递方式等。 如果遇到 DeepSeek 服务不可达的情况,考虑到现阶段 DeepSeek 服务可能会受到资源限制而无法提供稳定的在线访问通道,可以选择本地部署一个完整的 DeepSeek 大模型来进行离线测试与训练活动[^3]。
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