使用springboot接入deepseek 的API 实现电子商务的智能客服 前后端 代码实现

文兴一言

在Spring Boot项目中接入DeepSeek API以实现电子商务的智能客服功能,涉及前端和后端的共同协作。以下是一个简化的实现框架,旨在指导你如何开始这个过程。请注意,具体的实现细节可能需要根据DeepSeek的最新API文档和你的项目需求进行调整。

后端实现(Spring Boot)

  1. 添加依赖

    pom.xml中添加必要的依赖,比如Spring Web和任何你可能需要的用于处理HTTP请求的库(如RestTemplate或WebClient)。

xml

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Web -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

2‌.配置DeepSeek

application.propertiesapplication.yml中配置DeepSeek的API Key和Base URL。

deepseek.api.key=你的API_KEY
deepseek.api.base-url=https://api.deepseek.com/你的端点

‌3.创建服务类

创建一个服务类来处理与DeepSeek的通信。

java

@Service
public class DeepSeekService {

    @Value("${deepseek.api.key}")
    private String apiKey;

    @Value("${deepseek.api.base-url}")
    private String baseUrl;

    private final RestTemplate restTemplate;

    @Autowired
    public DeepSeekService(RestTemplateBuilder restTemplateBuilder) {
        this.restTemplate = restTemplateBuilder.build();
    }

    public String askQuestion(String question) {
        // 构建请求体(根据DeepSeek的API文档)
        Map<String, String> requestBody = new HashMap<>();
        requestBody.put("question", question);
        requestBody.put("apiKey", apiKey);

        // 发送请求并获取响应
        ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity(baseUrl, requestBody, String.class);

        // 处理响应
        if (response.getStatusCode() == HttpStatus.OK) {
            return response.getBody(); // 返回DeepSeek的回答
        } else {
            throw new RuntimeException("Failed to get response from DeepSeek");
        }
    }
}

4.‌创建控制器

创建一个控制器来接收前端的请求并调用DeepSeek服务。

java

@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {

    private final DeepSeekService deepSeekService;

    @Autowired
    public ChatController(DeepSeekService deepSeekService) {
        this.deepSeekService = deepSeekService;
    }

    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<String> askQuestion(@RequestBody Map<String, String> request) {
        String question = request.get("question");
        String answer = deepSeekService.askQuestion(question);
        return ResponseEntity.ok(answer);
    }
}

前端实现

前端可以使用任何现代框架(如React、Vue、Angular等)来构建用户界面。以下是一个使用JavaScript和Fetch API的简化示例,它发送一个问题到后端并显示回答。

html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>智能客服</title>
</head>
<body>
    <h1>智能客服</h1>
    <input type="text" id="questionInput" placeholder="输入你的问题">
    <button onclick="askQuestion()">提问</button>
    <p id="answer"></p>

    <script>
        async function askQuestion() {
            const questionInput = document.getElementById('questionInput');
            const answerElement = document.getElementById('answer');
            const question = questionInput.value;

            try {
                const response = await fetch('/api/chat/ask', {
                    method: 'POST',
                    headers: {
                        'Content-Type': 'application/json'
                    },
                    body: JSON.stringify({ question: question })
                });

                if (response.ok) {
                    const answer = await response.text();
                    answerElement.textContent = answer;
                } else {
                    answerElement.textContent = '无法获取回答,请稍后再试。';
                }
            } catch (error) {
                console.error('Error:', error);
                answerElement.textContent = '发生错误,请稍后再试。';
            }
        }
    </script>
</body>
</html>

部署和测试

  1. 启动后端‌:运行Spring Boot应用程序。
  2. 启动前端‌:将前端文件放在Web服务器中或通过开发服务器(如npm startyarn start等)运行。
  3. 测试‌:在前端界面中输入问题,查看是否能正确获取DeepSeek的回答。

请确保你已经正确配置了DeepSeek的API Key和端点,并且你的Spring Boot应用程序能够访问DeepSeek的服务。此外,根据你的实际需求和DeepSeek的API文档,你可能需要调整请求和响应的处理逻辑。

通义编码:

下面我将详细展示如何使用Spring Boot作为后端框架,Vue.js作为前端框架,接入DeepSeek的API来实现电子商务的智能客服功能。我们将逐步实现前后端的代码。

后端(Spring Boot)

1. 创建Spring Boot项目

使用Spring Initializr创建一个新的Spring Boot项目,选择以下依赖:

  • Spring Web
  • Lombok
2. 配置DeepSeek API

假设DeepSeek提供了一个API来处理聊天请求。我们需要在application.properties中配置DeepSeek的API密钥和URL:

properties

deepseek.api.url=https://api.deepseek.com/v1/chat deepseek.api.key=your-deepseek-api-key
3. 创建配置类

创建一个配置类来读取DeepSeek的API配置:

java

package com.example.ecommerce.config;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@Configuration
public class AppConfig {

    @Value("${deepseek.api.url}")
    private String deepSeekApiUrl;

    @Value("${deepseek.api.key}")
    private String deepSeekApiKey;

    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }

    @Bean
    public DeepSeekConfig deepSeekConfig() {
        return new DeepSeekConfig(deepSeekApiUrl, deepSeekApiKey);
    }

    public static class DeepSeekConfig {
        private final String apiUrl;
        private final String apiKey;

        public DeepSeekConfig(String apiUrl, String apiKey) {
            this.apiUrl = apiUrl;
            this.apiKey = apiKey;
        }

        public String getApiUrl() {
            return apiUrl;
        }

        public String getApiKey() {
            return apiKey;
        }
    }
}
4. 创建智能客服Controller

创建一个ChatController来处理聊天请求并调用DeepSeek的API:

java

package com.example.ecommerce.controller;

import com.example.ecommerce.config.AppConfig;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.HttpEntity;
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @Autowired
    private AppConfig.DeepSeekConfig deepSeekConfig;

    @PostMapping
    public String chat(@RequestBody String message) {
        HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
        headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
        headers.set("Authorization", "Bearer " + deepSeekConfig.getApiKey());

        String requestBody = "{\"message\": \"" + message + "\"}";

        HttpEntity<String> request = new HttpEntity<>(requestBody, headers);

        String response = restTemplate.postForObject(deepSeekConfig.getApiUrl(), request, String.class);

        return response;
    }
}

前端(Vue.js)

1. 创建Vue.js项目

使用Vue CLI创建一个新的Vue.js项目:

bash

vue create ecommerce-frontend cd ecommerce-frontend
2. 安装Axios

安装Axios来处理HTTP请求:

bash

npm install axios
3. 创建智能客服组件

创建一个Chat.vue组件来实现智能客服功能:

vue

<template>
  <div>
    <h1>Chat with Us</h1>
    <div>
      <input v-model="message" @keyup.enter="sendMessage" placeholder="Type a message..." />
      <button @click="sendMessage">Send</button>
    </div>
    <div>
      <p v-for="(msg, index) in chatHistory" :key="index">{{ msg }}</p>
    </div>
  </div>
</template>

<script>
import axios from 'axios';

export default {
  data() {
    return {
      message: '',
      chatHistory: []
    };
  },
  methods: {
    sendMessage() {
      if (this.message.trim() === '') return;
      this.chatHistory.push('You: ' + this.message);
      axios.post('http://localhost:8080/api/chat', this.message)
        .then(response => {
          this.chatHistory.push('Bot: ' + response.data);
          this.message = '';
        })
        .catch(error => {
          console.error(error);
        });
    }
  }
};
</script>

<style scoped>
h1 {
  font-size: 24px;
  margin-bottom: 20px;
}

input {
  width: 80%;
  padding: 10px;
  margin-right: 10px;
}

button {
  padding: 10px 20px;
}

p {
  margin: 10px 0;
}
</style>
4. 更新App.vue

App.vue中引入并使用Chat组件:

vue

<template>
  <div id="app">
    <Chat />
  </div>
</template>

<script>
import Chat from './components/Chat.vue';

export default {
  name: 'App',
  components: {
    Chat
  }
};
</script>

<style>
#app {
  font-family: Avenir, Helvetica, Arial, sans-serif;
  -webkit-font-smoothing: antialiased;
  -moz-osx-font-smoothing: grayscale;
  text-align: center;
  color: #2c3e50;
  margin-top: 60px;
}
</style>

运行项目

  1. 启动Spring Boot应用:

    bash

    ./mvnw spring-boot:run

  2. 启动Vue.js应用:

    bash

    npm run serve

现在,你可以在浏览器中访问Vue.js应用,并使用智能客服功能与DeepSeek的API进行交互。根据具体需求,你可以进一步扩展和完善这个示例。

总结

通过以上步骤,我们成功地使用Spring Boot和Vue.js实现了一个简单的电子商务平台,并集成了DeepSeek的API来实现智能客服功能。你可以根据实际需求进一步扩展和优化这个项目。

<think>好的,用户想了解关于Spring Boot和Vue在AI方面的集成或应用,特别是案例和教程。首先,我需要回顾一下已有的引用内容,看看有哪些相关信息可以利用。 根据引用[2],提到了在Spring Boot中集成生成式AI,使用Spring AI的步骤,比如初始化项目,添加依赖,创建控制器等。引用[4]则提到了Spring Boot3和Vue2快速整合搭建DeepSeek AI对话系统,可能涉及前后端的具体实现。这两个引用应该是最直接相关的。 接下来,我需要整理出一个结构清晰的回答,分步骤说明集成方法,并结合案例。可能需要分为后端实现Spring Boot部分)和前端实现(Vue部分),然后展示如何集成。 需要确保使用正确的LaTeX格式,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。不过在这个主题中数学公式可能较少,但如果有性能优化相关的指标或算法,可能需要适当加入。 用户要求生成相关问题,所以最后要列出几个相关问题,比如性能优化、扩展功能、安全性等。 同时,注意引用标识要自然地添加在引用段落末尾,比如引用[2]和[4]的相关内容。 另外,检查是否有其他引用内容可能相关,比如引用[1]和[3]主要是关于全栈开发的书籍推广,可能没有直接的技术细节,但可以适当提及作为参考资料。 最后,确保回答使用中文,结构清晰,分点说明,并提供代码示例(如Spring Boot控制器和Vue组件),以及注意事项部分。</think>### Spring Boot与Vue在AI应用中的集成案例 #### 一、技术实现路径 1. **后端AI能力封装** Spring Boot通过集成Spring AI模块实现AI服务封装,支持OpenAI、Hugging Face等主流AI平台接口调用。核心步骤包括: - 使用`Spring Initializr`创建项目时添加`Spring Web`和`Spring AI`依赖[^2] - 配置API密钥:在`application.properties`中设置`spring.ai.openai.api-key=your_key` - 创建AI服务接口,如对话生成服务: ```java @RestController public class AIController { private final OpenAiChatClient chatClient; @PostMapping("/ask") public String askQuestion(@RequestBody String prompt) { return chatClient.call(prompt); } } ``` 2. **前端交互实现** Vue.js负责构建AI应用界面,典型功能包括: - 实时对话界面:使用`<el-input>`和`<el-button>`组件实现输入框 - 流式响应处理:通过`axios`实现SSE(Server-Sent Events)连接 ```javascript this.sse = new EventSource(`/ask?prompt=${this.inputText}`); this.sse.onmessage = (e) => { this.response += JSON.parse(e.data).content; } ``` #### 二、典型应用场景(含完整案例) **案例:智能客服系统** 1. **架构设计** ```mermaid graph TD A[Vue前端] -->|HTTP请求| B(Spring Boot API网关) B -->|调用| C[AI服务模块] C -->|API调用| D(DeepSeek/OpenAI) ``` 2. **关键代码实现** - **Spring Boot流式响应**: ```java @GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux<String> streamResponse(@RequestParam String prompt) { return chatClient.stream(prompt); } ``` - **Vue动态渲染**: ```vue <template> <div v-for="(msg, index) in chatHistory" :key="index"> <span :class="{'user-msg': msg.role === 'user'}">{{ msg.content }}</span> </div> </template> ``` #### 三、性能优化策略 1. **缓存机制** 对常见问题响应建立Redis缓存,减少AI接口调用次数。命中率计算公式: $$ \text{缓存命中率} = \frac{N_{\text{cache}}}{N_{\text{total}}} \times 100\% $$ 2. **负载均衡** 使用Nginx配置多AI服务实例分流,部署结构: ``` upstream ai_servers { server 192.168.1.10:8080 weight=3; server 192.168.1.11:8080 weight=2; } ``` #### 四、注意事项 - API调用频率需遵守平台限制(如OpenAI的RPM限制[^4]) - 敏感数据需进行脱敏处理,可采用正则表达式过滤: `(\d{4})\d{10}(\w{4})` → `$1****$2` - 前端应设置请求超时控制(推荐15-30秒)
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