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Spring AI集成DeepSeek实战指南（硅基流动平台版）

本文手把手教你通过Spring AI框架集成国产大模型DeepSeek，结合硅基流动平台实现智能对话功能。本方案支持普通对话和流式响应两种模式，完整代码已通过测试，可直接用于生产环境。

一、环境准备

开发工具

• JDK 17+
• Maven 3.9+
• Spring Boot 3.2.x+（推荐3.3.0）

硅基流动平台配置

登录硅基流动官网,
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新用户注册即送14元，而且可以自由充值。

创建API Key

二、项目配置

1. 添加依赖（pom.xml ）

<!-- Spring AI核心库 -->
<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>0.8.1</version><type>pom</type><scope>import</scope>
</dependency><!-- DeepSeek（OpenAI兼容模式） -->
<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency><!-- Web支持 -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

2. 配置参数（application.yml ）

spring:ai:openai:base-url: ${YOUR_DEEPSEEK_ENDPOINT}  # 硅基平台提供的API地址 api-key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx  # 平台申请的API密钥 chat:options:model: deepseek-chat-v3  # 指定模型版本 temperature: 0.7  # 控制生成随机性[0~2]maxTokens: 1024   # 最大生成长度

三、核心代码实现

1. 普通对话接口

@RestController 
public class ChatController {private final ChatClient chatClient;public ChatController(ChatClient.Builder builder) {this.chatClient  = builder .defaultSystem("你是一个专业的智能助手，回答需简洁准确").defaultOptions(OpenAiChatOptions.builder() .withModel("deepseek-chat-v3").build()).build();}@GetMapping("/chat")public String chat(@RequestParam String message) {return chatClient.call(message); }
}

2. 流式响应接口（SSE协议）

@GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> streamChat(@RequestParam String prompt) {return chatClient.stream() .user(prompt).system("当前时间：" + LocalDateTime.now()) .call().map(ChatResponse::getResults).flatMapIterable(list -> list).map(content -> content.getOutput().getContent()); 
}

四、接口测试

浏览器访问

普通对话测试
http://localhost:8080/chat?message=用Java实现快速排序
流式响应测试
http://localhost:8080/stream?prompt=解释量子计算原理

五、生产环境注意事项

1. API Key安全

• 通过Vault或阿里云KMS管理密钥
• 禁止硬编码到代码中

2. 性能优化

• 启用连接池（推荐Apache HttpClient）
• 设置超时时间（建议：connect=5s, read=30s）

3. 流式输出实践

• 前端需使用EventSource接收数据
• 服务端启用异步处理（@EnableAsync）

六、扩展功能

通过修改OpenAiChatOptions参数实现进阶功能：

// 示例：带历史会话的对话 
OpenAiChatOptions options = OpenAiChatOptions.builder() .withModel("deepseek-reasoner-r1")  // 切换推理模型 .withTopP(0.9)                      // 核采样阈值 .withFrequencyPenalty(0.5)          // 抑制重复内容 .build();