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随着Chatpt的火爆，现在Spring官方也开始支持AI了并推出了Spring AI框架，目前还没发布正式版本，这里可以先看一下官方依赖的版本。

Spring官网地址可以看这里：Spring | Home

目前官网上是有这两个版本：1.0.0和1.1.0-SNAPSHOT两个版本。

现在我们在本地搭建SpringAI工程，这里需要注意两点：

1.SpringAI框架支持的版本为SpringBoot3.x版本。

2.SpringAI框架支持的JDK版本为17+。

 话不多说，我们开始在本地搭建Maven项目，首先是引入Maven依赖：

<!--SpringBoot版本控制--><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.3.8</version></parent><properties><maven.compiler.source>17</maven.compiler.source><maven.compiler.target>17</maven.compiler.target><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><spring-ai.version>1.0.0-M5</spring-ai.version></properties><dependencies><!--SpringBoot Web 控制器--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!--openai和SpringBoot整合--><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></dependency><!--SpringBoot Test--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId></dependency></dependencies><!--spring ai版本控制--><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>

 依赖引入以后，我们需要对openai进行配置，下面仅以deepseek接入作为示例，接下来要配置applicaiton.properties文件。

#在DeepSeek上进行申请，不清楚的，待会会另开一个文章进行演示。
spring.ai.openai.api-key=sk-f0ca21bd****************
#deepseek的地址
spring.ai.openai.base-url=https://api.deepseek.com
#待调用的模型名称
spring.ai.openai.chat.options.model=deepseek-chat
#这个是生成结果的多样性的配置
spring.ai.openai.chat.options.temperature=0.7

配置文件也弄好了，接下来我们就可以开始编码了

@RestController
@RequestMapping("/openai")
public class DemoController {@AutowiredOpenAiChatModel openAiChatModel;@GetMapping(value = "/hello")public String openaiHello(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "你是谁") String message) {String result = openAiChatModel.call(message);System.out.println(result);return result;}
}

我们看看deepseek是怎么回答的

到这里，一个小DEMO就搭建好了