DeepSeek 作为一款卓越的国产 AI 模型,越来越多的公司考虑在自己的应用中集成。对于 Java 应用来说,我们可以借助 Spring AI 集成 DeepSeek,非常简单方便! DeepSeek 介绍DeepSeek 是国内顶尖 AI 团队「深度求索」开发的多模态大模型,具备数学推理、代码生成等深度能力,堪称"AI界的六边形战士"。DeepSeek 最新版本 R1 采用了“思维链”技术,能够展示完整的推理过程,使其在复杂推理任务上表现出色,甚至在某些方面可以与 OpenAI 的 O1 模型相媲美。 DeepSeek 身上的标签有很多,其中最具代表性的标签有以下两个:
Spring AI 是什么?Spring AI 从著名的 Python 项目(如 LangChain 和 LlamaIndex)中汲取灵感,解决了 AI 集成中的核心挑战:将企业数据和 API 与 AI 模型连接起来。 你可以将 Spring AI 看作是一个适配器或者高层封装,用来帮你更方便地集成和使用不同的 AI 模型。它的核心目标是简化开发流程,降低使用多种 AI 服务时的复杂性,同时提升代码的可维护性和灵活性。 Spring AI 的主要功能包括 统一 API:Spring AI 提供了一套统一的接口,用来调用不同的 AI 模型(例如 OpenAI、Hugging Face、DeepSeek、Gemini 等)。开发者只需要学习 Spring AI 的 API,就能无缝对接各种 AI 服务,而无需深入了解各家服务的底层实现和差异。 简化配置:Spring AI 提供了自动化的配置管理,例如 API 密钥、模型参数等。你只需要简单地在配置文件中定义所需的参数,Spring AI 就会自动完成初始化和连接,避免繁琐的手动配置。 易于切换:Spring AI 的抽象设计使得更换 AI 提供商变得非常简单。开发者只需要修改少量配置,而不用修改业务代码,从而实现灵活的 AI 服务切换,适应不同场景需求。 ![]() 1、环境准备在开始集成之前,确保你的开发环境满足以下要求:
![]() 使用Spring Initializr 或其他工具创建-一个新的SpringBoot项目,确保版本为3.2.x或更高。 ![]() 2、构建项目2.1、pom依赖在项目的pom.xml文件中添加SpringAI和DeepSeek的相关依赖。 以下是基于Maven的依赖配置示例: [code]2.2、配置文件[code]#必填项 spring.ai.openai.api-key=your-api-key spring.ai.openai.base-url=https://api.deepseek.com #模型选择(示例使用对话模型) spring.ai.openai.chat.options.model=deepseek-chat [/code]2.3、接口定义[code]@RestController() @RequestMapping("/ai") public class ChatController { private OpenAiChatModel openAiChatModel; @Autowired public ChatController(OpenAiChatModel openAiChatModel) { this.openAiChatModel = openAiChatModel; } /** * 生成 * * @param message 输入信息 * @return 输出信息 */ @GetMapping("/generate") public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "你是谁?") String message) { return Map.of("generation", this.openAiChatModel.call(message)); } } [/code]3、方法调用接口报错![]() ![]() 充值后,方可调用 ![]() 小天有话说本文中使用 spring-ai-openai starter,只要在请求头里加个api_key,就能假装自己在调 OpenAI。Spring AI 的 openai starter 本质上是通过 RestTemplate 发请求,访问 DeepSeek API。 除此之外还可以通过本地化部署的方式进行调用,Spring Cloud Alibaba AI 中也支持这种方式,并且官网上提供了详细的方法:https://java2ai.com/blog/spring-ai-alibaba-ollama-deepseek/ 。 大模型的响应速度是很慢的,为了提升用户体验,流式输出便很有必要了,后续文章会进行样例说明。 题外话在 2025 年,AI 已深度融入社会各领域,成为推动发展的关键力量。 技术层面,AI 模型市场呈现多元竞争格局,通过多模态融合和轻量化部署实现效率跃升。DeepSeek等国产模型通过架构创新将训练成本降低,推动AI应用从“工具辅助”向“数字劳动力”转型。 在应用领域,AI 的硬件应用不断拓展,特别是在机器人技术方面,像自动驾驶汽车,以及自主无人机、仓库和制造业机器人等。此外,智能语音助手变得更加智能,能处理复杂查询,根据用户习惯动态管理日程并做出前瞻性建议。 展望未来,AI 将朝着多模态、更个性化、更智能的方向发展。多模态 AI 将整合文本、图像、音频和视频等多源数据,实现更自然的人机交互和更深入的理解。在生成式 AI 方面,除了图像和视频生成,还将拓展到更多创意领域,如音乐创作、文学创作等,成为创作者不可或缺的工具。 对程序员群体呈现“双刃剑”效应:一方面,AI工具通过代码生成、智能调试和个性化学习显著提升效率,例如Cursor、DeepSeek等工具能辅助快速开发项目,甚至帮助新手理解复杂代码;另一方面,初级程序员面临重复性任务被AI替代的压力,需向全栈开发或AI系统设计等深度领域转型。同时,AI推动工作方式革新,程序员角色从编码执行者转向任务规划者,通过多模态大模型实现跨语言协作和智能决策,成为人机协同的“技术赋能者”。整体而言,AI既是生产力跃升的催化剂,也是职业能力重构的驱动力,要求程序员在驾驭技术的同时强化创新思维与跨领域整合能力。 |