有些技术就像咖啡，刚入口有点苦，但越喝越上头。今天就让我们来试一杯刚出炉的「Spring AI + DeepSeek 聊天」特调，看看怎么用 Spring AI 和 DeepSeek 聊天模型愉快地玩耍起来～
前言：某天，我在项目组体验到了“ChatGPT 平替”
那天项目组在 Review 的时候，Leader 忽然说：“小米，你试下这个 DeepSeek 聊天模型，听说能挂 Spring AI，用起来跟 ChatGPT 差不多。”
我一听，心中一激灵：“真的假的？咱 Spring Boot 能直接接 DeepSeek？那不就是白嫖版的 ChatGPT？”
说干就干，我立马开了个新的项目，准备试试 DeepSeek + Spring AI 这一对组合到底能不能擦出火花。
于是就有了这篇文章：一边踩坑，一边撸代码，一边分享。
第一步：前提条件先备好
你得准备好这些基础设施，才能愉快地玩耍：
- Java 17+
- Spring Boot 3.2.x+
- Spring AI 版本推荐：1.0.0-M2 或更高
- Maven 或 Gradle 构建工具
- DeepSeek 的 API Key（记得先注册）
如果你还没注册 DeepSeek，可以用邮箱注册一个免费的开发者账户，然后拿到 API Key，后面要配置进去的！
第二步：添加仓库和 BOM
让我们打开 pom.xml，先把 Spring AI 的依赖拉进来。
别看名字写着 “openai”，其实它支持 DeepSeek，因为 DeepSeek 是兼容 OpenAI API 协议的（聪明的朋友已经看出来门道了）。
第三步：自动配置有多香
Spring AI 的 starter 组件简直贴心到家。我们只要配置好 application.yml 里的参数，它就能自动装配好整个 ChatClient，直接注入使用。
注意这里的 base-url 必须写成 DeepSeek 提供的地址，否则会默认走 OpenAI 的地址就悲剧啦。
配置完之后，Spring AI 会自动注入一个 ChatClient 给你，我们等下可以直接用它来聊天！
第四步：聊天属性详解（含进阶）
我们来看看 Spring AI 提供的一些实用聊天属性配置：
1. 重试属性
如果网络不稳定或者接口偶尔抽风，Spring AI 内置了重试机制：
比如最多重试 3 次，每次间隔 2 秒，乘以 2 翻倍。
2. 连接属性
你还可以配置连接超时、读取超时等：
这对于线上环境非常重要，避免因为卡在网络上挂掉整个线程池。
3. 配置属性
Spring AI 的每次聊天请求都可以加上一些“默认背景”：
- model：模型名，这里用的是 deepseek-chat。
- system-message：给模型设定“人格”。
- temperature：值越大回答越随机，值越小越“保守”。
第五步：运行时选项怎么玩
虽然我们配置好了默认值，但你也可以在代码中动态传入：
运行时自定义，让你的聊天逻辑更灵活多变，非常适合做插件、对话流程控制。
第六步：一个完整的控制器示例
贴上一个简单的 REST 控制器，你可以直接用 Postman 测试：
只要运行你的 Spring Boot 项目，发个 POST 请求到 /chat，你就能看到 DeepSeek 给你回复啦！
第七步：聊天前缀补全有妙用
Spring AI 还有个“前缀补全”（Prompt Template）的功能，让我们像写文章一样拼接 prompt，很适合做固定角色或场景模板。
它的底层其实就是在帮你动态生成 system + user 的 messages，然后再发给模型。
配合业务系统场景特别香，比如生成代码、写文档、答题库。
第八步：别忘了 DeepSeek 的 Reasoner 模型！
如果你对 DeepSeek 的聊天模型还不过瘾，它们还有个进阶版：推理模型（deepseek-reasoner） ，适合高阶逻辑推理、数学、编码任务。
你只需要在配置中改一下 model 名：
然后就可以使用更强的逻辑推理能力啦！据我实测，它在解释复杂算法、逻辑谜题时，比普通聊天模型更靠谱一些。
一句话总结
Spring AI + DeepSeek 是一个“高性价比”的搭配组合，适合构建各种轻量 AI 功能，比如：
- 智能客服
- 问答机器人
- 编程助手
- 教育问答平台
- 自动文案生成
而且接入方式和 OpenAI 几乎无缝切换，写一套代码，可以自由切换不同厂商，非常适合中小企业或开发者个人项目。
END
我是小米，一个喜欢分享技术的31岁程序员。如果你喜欢我的文章，欢迎关注我的微信公众号“软件求生”，获取更多技术干货！
你的一键三连，是我继续更新的最大动力！
