mk-DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用

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项目概述

DeepSeek+SpringAI 家庭医生应用是一个基于 SpringAI 和 DeepSeek 技术构建的智能医疗项目。它通过整合 DeepSeek 的 AI 能力和 SpringAI 的开发框架,实现健康咨询、病历分析等功能,为用户提供便捷的医疗建议。

DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用|同步更新_优课it

技术架构

  1. 开发框架:使用 Spring Boot 3.2.x 或更高版本,结合 SpringAI 框架。
  2. AI 模型:主要使用 DeepSeek 提供的模型,如 deepseek-chat(适用于对话生成)和 deepseek-reasoner(适用于复杂推理任务)。
  3. 部署方式:支持本地部署(通过 Ollama 等工具)和云服务部署。

功能模块

  1. 健康咨询:用户可以通过对话形式向 AI 家庭医生提问,获取健康建议。
  2. 病历分析:AI 能够分析病历数据,提供病情分析和初步诊断。
  3. 数据持久化:支持将家庭医生的离线数据和病情分析结果进行持久化存储。
  4. 实时交互:支持流式响应,能够实时返回 AI 的推理结果。

开发流程

  1. 环境准备:确保 JDK 17 或更高版本,使用 Maven 或 Gradle 构建工具。
  2. 项目搭建:通过 Spring Initializr 创建 Spring Boot 项目,并添加 SpringAI 和 DeepSeek 的依赖。
  3. 配置文件:在 application.propertiesapplication.yml 中配置 DeepSeek 的 API Key 和模型信息。
  4. 代码实现:编写控制器类,处理与 DeepSeek 的交互逻辑。

示例代码

以下是一个简单的 SpringAI 和 DeepSeek 集成示例:

java复制

@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {
    @Autowired
    private DeepSeekClient deepSeekClient;

    @PostMapping
    public String chat(@RequestBody String message) {
        return deepSeekClient.chatCompletion(message).getOutput().getContent();
    }

    @GetMapping(value = "/stream", produces = "text/event-stream")
    public Flux<String> chatStream(@RequestParam String message) {
        return deepSeekClient.chatFluxCompletion(message)
                .map(response -> response.getOutput().getContent());
    }
}

应用场景

该应用可以作为家庭医生的辅助工具,帮助用户进行初步的健康咨询和病情分析,尤其适合远程医疗、健康管理等场景。

学习资源

目前已有相关课程,从零开始讲解如何构建 AI 家庭医生应用,涵盖核心模块开发和 AI 与应用的对接。

如果你对这个项目感兴趣,可以参考上述开发流程和代码示例进行实践,或者学习相关课程深入了解。