太香了！Spring 官宣接入 DeepSeek

雾岛听风来
81 阅读5分钟

最近逛了下Spring的官网，发现Spring AI已经支持DeepSeek！今天和大家聊聊如何在Spring Boot项目制使用DeepSeek，还是非常方便的！

Spring AI简介

Spring AI是Spring官方推出的开源框架，旨在为Java开发者提供方便的AI集成能力。其核心是通过抽象化和模块化设计，简化AI功能的接入步骤，同时保持与Spring生态的无缝兼容。

以下是其主要特点与功能：

  • 统一的抽象API：支持主流AI服务，如 OpenAI、DeepSeek、Google、和Ollama等，提供了提供标准化的接口。

  • 核心功能模块：模型交互、向量处理、检索增强生成（RAG）、函数调用。

  • 低代码集成：通过Spring Boot Starter依赖快速接入，在配置文件中配置好AI服务即可使用。

  • 结构化输出：将模型响应直接映射为Java对象，简化数据处理。

  • 流式响应：支持Flux流式输出，适用于实时聊天等场景。

获取API KEY

由于DeepSeek官方服务有时候调用会繁忙，这里以阿里云百炼平台的DeepSeek服务为例。

  • 点击模型的立即体验，然后点击右上角的钥匙按钮就可以获取到对应的API KEY了，首次使用需要自行创建API KEY。

这或许是一个对你有用的开源项目，mall项目是一套基于 SpringBoot3 + Vue 的电商系统（Github标星60K），后端支持多模块和2024最新微服务架构，采用Docker和K8S部署。包括前台商城项目和后台管理系统，能支持完整的订单流程！涵盖商品、订单、购物车、权限、优惠券、会员、支付等功能！

项目演示：

使用

接下来我们就来讲解下使用Spring AI来调用DeepSeek服务。

  • 首先在SpringBoot项目中添加Spring AI对应的依赖；

    org.springframework.ai spring-ai-openai-spring-boot-starter 1.0.0-M6

  • 然后在项目的application.yml配置文件中添加调用AI服务相关的配置；

    spring: ai: openai: # 调用AI接口时表明身份的API KEY api-key: <YOUR_API_KEY> # 调用AI接口时的基础路径，配置的是阿里云百炼的基础路径 base-url: dashscope.aliyuncs.com/compatible-… chat: options: # 调用的模型，DeepSeek的话可以选择deepseek-r1或deepseek-v3 model: deepseek-r1 # 用来控制文本生成的随机性（创造力），值越小越严谨 temperature: 0.8

  • 接下来在Controller中添加对应的接口来调用AI服务生成答案，这里提供了直接回答和流式回答两个接口。

    /**

    • @auther macrozheng

    • @description 对接DeepSeek后生成回答的Controller

    • @date 2025/2/21

    • @github github.com/macrozheng */ @RestController public class DeepSeekController {

      private final OpenAiChatModel chatModel;

      @Autowired public DeepSeekController(OpenAiChatModel chatModel) { this.chatModel = chatModel; }

      /**

      • 根据消息直接输出回答 */ @GetMapping("/ai/chat") public Map chat(@RequestParam(value = "message") String message) { return Map.of("generation", this.chatModel.call(message)); }

      /**

      • 根据消息采用流式输出，输出回答 */ @GetMapping(value = "/ai/chatFlux", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE + "; charset=UTF-8") public Flux chatFlux(@RequestParam(value = "message") String message) { Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message)); return this.chatModel.stream(prompt); }

    }

测试

然后启动项目，这里我们使用Postman来测试下接口

  • 接下来调用下流式输出答案的接口，我们可以发现它会持续不断地返回结果，直到请求连接关闭，接口地址：http://localhost:8080/ai/chatFlux

  • 其实总的回答在result.output.text这个属性里面，我们可以通过接口中的text属性的拼接来获得完整的回答。

总结

今天给大家介绍了下Spring AI和DeepSeek的集成方法，还是比较简单的。对于回答的输出，由于直接输出响应比较慢，我们可以采用流式输出，通过不断拼接回答来响应比较好。

项目源码地址

github.com/macrozheng/…

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