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发现一个挺好的项目，可以在springboot项目中快速接入DeepSeek API，有需要的可以尝试一下

news 来源：原创 2025/5/7 1:39:30

最近DeepSeek的爆火程度是一点也没有减少，相关的文章读也读不完~~~

继：

百度宣布文心一言于4月1日0时起全面免费之后，openAI、谷歌接着也跟进了他们的免费方案。

再之后，则看到Spring AI项目中也接入了DeepSeek AI

作为一名SpringBoot的重度使用用户，第一时间想着去在springboot工程中尝试下这个由Spring AI提供的stater:spring-ai-openai-spring-boot-starter

然鹅，却发现，Spring AI对 SpringBoot的版本还是有要求的，而我的2.x版本明显不在它的支持范围内~

没错，它要Spring Boot 3.2x and 3.3.x才可以！！！

紧接着，我就发现了它：）

DeepSeek4J（非广告哦，纯粹是因为它满足我的场景要求~）

官方文档：DeepSeek4j简介 - 零基础入门Java AI

最主要的，它支持springboot2.x/3.x

ok，那话不多说，必须尝试一下

快速开始：

maven依赖：

pom.xml中添加如下starter依赖

<dependency>
    <groupId>io.github.pig-mesh.ai</groupId>
    <artifactId>deepseek-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.4.2</version>
</dependency>

基础配置：

application.yml或application.properties配置文件中增加如下配置：

deepseek:
  api-key: your-api-key-here
  base-url: https://api.deepseek.com/v1  # 可选，默认为官方 API 地址，支持火山、gitee、硅基流动
  model: deepseek-reasoner # deepssek-reasoner或deepseek-chat

流式返回代码示例：

@Autowired
private DeepSeekClient deepSeekClient;

@GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chat(String prompt) {
    return deepSeekClient.chatFluxCompletion(prompt);
}

进阶配置示例：

@GetMapping(value = "/chat/advanced", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chatAdvanced(String prompt) {
    ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
        // 模型选择，支持 DEEPSEEK_CHAT、DEEPSEEK_REASONER 等
        .model(ChatCompletionModel.DEEPSEEK_REASONER)
        // 添加用户消息
        .addUserMessage(prompt)
        // 添加助手消息，用于多轮对话
        .addAssistantMessage("上轮结果")
        // 添加系统消息，用于设置角色和行为
        .addSystemMessage("你是一个专业的助手")
        // 设置最大生成 token 数，默认 2048
        .maxTokens(1000)
        // 设置响应格式，支持 JSON 结构化输出
        .responseFormat(...) // 可选
        // function calling
        .tools(...) // 可选
        .build();
        
    return deepSeekClient.chatFluxCompletion(request);
}

同步输出示例：（不推荐，耗时长，容易造成客户端阻塞，影响用户体验）

@GetMapping(value = "/sync/chat")
public ChatCompletionResponse syncChat(String prompt) {
  ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
      // 根据渠道模型名称动态修改这个参数
      .model(deepSeekProperties.getModel())
      .addUserMessage(prompt).build();

  return deepSeekClient.chatCompletion(request).execute();
}

github中的项目传送门：DeepSeek4J的github地址

官方快速开始文档：Deepseek4j快速开始 - 零基础入门Java AI