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引言
最近DeepSeek可谓风光无限，AI可谓是目前互联网最火热的几个名词，我也一直在关注他的发展，从以前的人工智障，到chatGPT的高不可攀（价格太贵），再到DeepSeek的横空出世，才看到了AI从概念到应用的真正出路。可以这样说，随着DeepSeek的出现，势必会在接下来的几年让AI变得异常火热。最近接入了coze和DeepSeek两款，接下来简单介绍下Spring AI接入DeepSeek。
本地部署
首先，接入DeepSeek有两种方式，一种是通过DeepSeek官网接入API的方式，另一种是本地部署DeepSeek，通过Ollama接入API接口。这里我选择了本地DeepSeek接入的模式，因为手上正好有个项目可能会用到AI，甲方希望数据安全性，所以需要本地部署DeepSeek。
我们先去下载Ollama，我这里还在测试，所以用的自己电脑，下载好后直接下一步安装，没有任何难度
这里前文已经实践过了大家可以去参考一下
本地部署Deepseek
运行成功后我们可以开始下一步了
Spring 调用本地API
Spring AI包封装了大部分AI调用的工具，适用于很多大模型，这里因为我们用的是本地Ollama，所以也用对应的包。
<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-bom</artifactId> <version>1.0.0-SNAPSHOT</version> <type>pom</type> <scope>import</scope>
</dependency>
<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.0.0-M5</version>
</dependency>引入对应版本包，这里需要注意一点，Spring AI的SpringBoot版本需要3.2.x以上，jdk需要17版本以上，所以我这里将项目从2.3.7.RELEASE升级到了3.3.4。需要升级的时候也遇到不少坑，比如个别包名变了，或者其他三方包冲突，日志冲突等问题，旧的项目升级还是有一定难度的。
增加模型配置
spring:ai: ollama: base-url: http://localhost:11434 chat: model: deepseek-r1:1.5b openai: chat: options: response-format: json
默认地址是本地Ollama的地址，以后也可以改成远程，配置需要的大模型模板deepseek-r1:1.5b以及反参格式为json
大模型对话一般情况是不支持直接返回json格式的，SpringAI通过在对话增加关键词信息让AI回答以json格式返回，然后再通过框架将返回的内容解析成json，在解析成对象。这里可以不用在配置中指定json格式，也可以在每次对话的时候指定格式。
@Configuration
public class DeepSeekConfig {//注入模型，配置文件中的模型，或者可以在方法中指定模型@Autowiredprivate OllamaChatModel model;@Beanpublic ChatClient chatClient() {return ChatClient.builder(this.model).defaultAdvisors().build();}
}
配置chatChlient类
@Autowired private ChatClient chatClient;@PostMapping("/testChat")public DeepSeekResponse testChat(@RequestBody AIChatReq param){//直接返回return chatClient.prompt(param.getMsg()).call().entity(DeepSeekResponse.class);}
新增一个测试接口，发起一个对话试试，这里我希望让AI根据我给出的公式和参数，计算出一个结果值，然后结果通过json返回给我。
以下是我的问题：
V=(A+2C+K×H)×H×L ，这是一个开挖土方计算公式，其中V表示基槽土方量，A表示槽底宽度，C表示工作面宽度，H表示基槽深度，L表示基槽长度,如果A=1.5,C=2,H=2,L=3，k=0，V等于多少
启动服务后，通过postman访问一下
看下日志报错
日志上发现DeepSeek确实回应了我的请求，最后也明确给出了正确结果，为何会转换失败？
跟踪源码，最后发现报错是在BeanOutputConverter的convert方法上
可以看到Spring AI包将AI回答转换成对象的逻辑
首先会根据反参类型格式化提问，就是通过实现FormatProvider接口实现，StructuredOutputConverter继承FormatProvider接口
BeanOutputConverter实现StructuredOutputConverter接口，同时主要实现的还有MapOutputConverter，ListOutputConverter两个类。
主要作用也很明晰，BeanOutputConverter是将结果转换成对象，MapOutputConverter转换成Map，ListOutputConverter转换成List
我们着重观察下BeanOutputConverter干的活儿
除了实现了上面说的convert方法外，还实现了getFormat方法
意思就是会在我们提问前加上上面那段话，希望AI将结果按JSON格式返回，不要包含markdown模块
然后我们再结合convert方法，将结果转换成对象
但是，实际DeepSeek返回结果时，会带上一大段思考过程的内容
即上面这一段，使用<think>标签包裹的内容
而Spring AI包在转换时会去判断字符串是否以 ``` 字符开头
由于DeepSeek并不是以此返回内容，导致对象转换出错
既然如此，思路就很简单了，我们需要改造BeanOutputConverter的convert方法
@Slf4j
public class DeepSeekBeanOutputConverter<T> extends BeanOutputConverter<T> {public DeepSeekBeanOutputConverter(Class<T> clazz) {super(clazz);}public DeepSeekBeanOutputConverter(Class<T> clazz, ObjectMapper objectMapper) {super(clazz, objectMapper);}public DeepSeekBeanOutputConverter(ParameterizedTypeReference<T> typeRef) {super(typeRef);}public DeepSeekBeanOutputConverter(ParameterizedTypeReference<T> typeRef, ObjectMapper objectMapper) {super(typeRef, objectMapper);}@Overridepublic T convert(@NonNull String text) {if (StrUtil.isBlank(text)) {return null;}log.info("deepseek response: {}", text);text = text.substring(text.indexOf("```json"));return (T) super.convert(text);}
}
新建一个类DeepSeekBeanOutputConverter继承自BeanOutputConverter，重写convert方法 在转换提取json里面的内容，再通过父类的convert方法实现回答和类的转化
@PostMapping("/chat")public DeepSeekResponse chat(@RequestBody AIChatReq param){//直接返回DeepSeekBeanOutputConverter deepSeekBeanOutputConverter = new DeepSeekBeanOutputConverter<>(DeepSeekResponse.class);return (DeepSeekResponse) chatClient.prompt(param.getMsg()).call().entity(deepSeekBeanOutputConverter);}
新增一个方法，在我们提交对话时，将BeanOutputConverter替换成DeepSeekBeanOutputConverter的实现
