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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：

• 低成本（不挑硬件、开源、使用简单无需复杂提示词）。
• 高性能（推理能力极强、回答准确）。

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：

• JDK17 或更高版本
  • 高版本才能使用SpringAI，才能调用deepseek；
• DeepSeekAPIKey（可通过官网注册获取），申请地址：https://platform.deepseek.com/usage

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：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.4.2</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.tyron</groupId><artifactId>Spring-AI</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>Spring-AI</name><description>Spring-AI</description><url/><properties><java.version>21</java.version><spring-ai.version>1.0.0-M5</spring-ai.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>${spring-ai.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><configuration><annotationProcessorPaths><path><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></path></annotationProcessorPaths></configuration></plugin><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><configuration><excludes><exclude><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></exclude></excludes></configuration></plugin></plugins></build></project>

2.2、配置文件

#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

2.3、接口定义

@RestController()
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {private OpenAiChatModel openAiChatModel;@Autowiredpublic 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));}
}

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。