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。

### 将 DeepSeek 集成到 Spring 应用中 为了在 Spring 项目中集成 DeepSeek 进行 AI 功能开发,开发者需要完成几个关键步骤来确保应用程序能够顺利调用 DeepSeek 提供的服务。 #### 添加依赖项 首先,在 `pom.xml` 文件中引入必要的依赖项以支持 Spring Boot 和 DeepSeek 的集成。这包括基础 Web 支持以及特定于 DeepSeek 的启动器[^3]: ```xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId> </dependency> </dependencies> ``` #### 配置 DeepSeek 参数 接着,通过配置文件设置 DeepSeek 相关参数以便连接至其 API 接口和服务端点。这些配置通常位于 `application.properties` 或者 `application.yml` 文件内。 对于 `application.properties`: ```properties deepseek.api.key=your_api_key_here deepseek.base-url=https://api.deepseek.com/v1/ ``` 而对于采用 YAML 格式的配置,则如下所示: ```yaml deepseek: api-key: your_api_key_here base-url: https://api.deepseek.com/v1/ ``` #### 创建服务类 创建一个新的 Java 类用于封装与 DeepSeek 交互的方法。此类可以利用 Spring 注入机制获取所需属性并执行 HTTP 请求向 DeepSeek 发送数据或接收响应[^2]。 ```java @Service public class AiService { @Value("${deepseek.api-key}") private String apiKey; @Value("${deepseek.base-url}") private String baseUrl; public ResponseEntity<String> callAiEndpoint(String endpoint, Object payload) { RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); HttpHeaders headers = new HttpHeaders(); headers.set("Authorization", "Bearer " + apiKey); HttpEntity<Object> entity = new HttpEntity<>(payload, headers); return restTemplate.exchange(baseUrl + endpoint, HttpMethod.POST, entity, String.class); } } ``` 上述代码展示了如何定义一个简单的 RESTful 客户端来发送 POST 请求给指定的 DeepSeek 终结点,并处理返回的结果。 #### 使用控制器测试接口 最后一步是在应用程序中添加一个控制器用来触发对 DeepSeek 的请求,从而验证整个流程是否正常工作。这里给出的是一个基本的例子,实际应用可能更复杂一些取决于具体需求[^1]。 ```java @RestController @RequestMapping("/ai") public class AiController { @Autowired private AiService aiService; @PostMapping("/predict") public ResponseEntity<?> predict(@RequestBody Map<String,Object> request){ try{ var response = aiService.callAiEndpoint("predictions",request.getBody()); return ResponseEntity.ok(response.getBody()); }catch(Exception e){ return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(e.getMessage()); } } } ``` 此段代码提供了一个 `/ai/predict` 路径允许外部系统提交预测请求并通过内部服务转发给 DeepSeek 平台。
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