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宁阳网站seo推广假山网站建设

wzjs 2025/9/6 14:03:31

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引言

在当今时代，人工智能发展迅速，国内外出现了许多大模型研究公司，如openai的chatgpt，深度求索的deepseek，阿里的通义千问等等。大模型的出现极大方便了开发者的工作，而deepseek作为目前国内大模型语言的领头羊，拥有强大性能和丰富功能，在自然语言处理领域展现出了卓越的能力。在如今大模型横行的时代，spring官方为迎接人工智能潮流，推出了springai，springai集成了openai、olloma等多家大模型语言公司的模型，为开发者提供了便捷、高效的 AI 调用方式。本文将详细介绍如何通过 springboot整合springai调用deepseek实现智能聊天帮助开发者快速上手并利用这两者的优势构建强大的 AI 应用。

一、SpringAI与DeepSeek介绍

1.SpringAI介绍

Spring AI 是 Spring 官方团队在 2023 年底推出的新项目，旨在简化在 Spring 应用中集成生成式 AI（如 OpenAI、Hugging Face 等大语言模型）的开发流程。它提供了统一的 API 接口，使得开发者可以方便地与各种 AI 服务进行交互，包括大语言模型、图像识别、语音识别等。Spring AI 的核心优势在于其与 Spring 框架的无缝集成，以及对多种 AI 服务的广泛支持，能够大大提高开发效率，降低开发成本。

2.DeepSeek介绍

DeepSeek 是一款具有高度智能化和高性能的大语言模型。它基于先进的深度学习架构，经过大规模数据的训练，能够处理多种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、文本分类等。DeepSeek 在中文处理方面表现尤为出色，具有优秀的语言理解和生成能力，能够满足不同场景下的需求。此处提供一个可以使用的国内deepseek密钥获取，不会出现服务异常情况，相对比较稳定。硅基流动官网新用户注册即可获取14元，充值也相对比较便宜，可以避免现在deepseek无法充值的情况。

二、项目的创建与配置

1.环境准备

springboot是主流Java框架，使用springboot前需要准备好Java环境，建议使用JDK17及以上版本，输入一行命令即可查看自己JDK版本。

java -version

如果没有下载JDK，可以到 Oracle官网自行下载安装。

2.创建springboot项目

目前主流的Java开发工具IDEA，我们使用IDEA new一个springboot项目,填写好项目名字，保存位置，类型选择maven，包名等信息后点击next。

看到这个页面后，springboot版本保持默认，依赖我们暂时只选择Spring Web依赖，然后点击create。

创建出来的项目长这样

然后我们打开pom.xml文件，手动导入springAI的依赖坐标。

        <dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></dependency>

如果发现导入坐标依赖非常慢或者导不进来可以使用阿里云镜像

    <repositories><repository><id>aliyun</id><url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url></repository></repositories>

3.apikey获取

我们推荐使用第三方硅基流动官方网站（https://cloud.siliconflow.cn），注册账号会免费给2000万token。

接下来我们创建apikey，这个apikey后续在配置中会用到。

三、核心代码实现

1.apikey配置

在application.yaml中配置

spring:ai:openai:base-url: https://api.siliconflow.cn/api-key: your-api-key-herechat:options:model: deepseek-ai/DeepSeek-V3

2.人设设定

可以自主配置大模型的预设，用户每次询问都会默认加上这句话。

@Configuration
public class AIConfig {@BeanChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder){return builder.defaultSystem("你现在是一名智能机器人，你的名字叫DeepSeek，你是由中国深度求索公司自主研发训练。").build();}
}

3.流式对话

流式对话就是，ai不会一次性加载完响应，而是以流的方式，一两个字的响应。

@RestController
public class ChatAIController {@Resourceprivate ChatClient chatClient;@GetMapping(value = "/chat/stream", produces ="text/event-stream;charset=utf-8")public Flux<ServerSentEvent<String>> streamChat(@RequestParam("message") String message) {return chatClient.prompt(message).stream().content().map(content -> ServerSentEvent.builder(content).event("message").build()).concatWithValues(ServerSentEvent.builder("[DONE]").build()).onErrorResume(e -> Flux.just(ServerSentEvent.builder("Error: " + e.getMessage()).event("error").build()));}}