Spring AI 结合DeepSeek使用教程

Spring AI 结合DeepSeek使用教程

一、环境搭建与项目初始化

  1. 创建Spring Boot项目

    • 使用IDEA或Spring Initializr创建项目,选择JDK 17或更高版本(推荐21)。
    • 勾选依赖项:Spring WebLombok,Maven或Gradle作为构建工具。
    • 添加Spring AI依赖(以DeepSeek为例):
    • deepseek 作为引入依赖
    xml 复制代码
    <properties>
        <java.version>17</java.version>
        <spring-ai.version>1.0.0</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-starter-model-deepseek</artifactId>
        </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>1.0.0</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>
  2. 配置API密钥

    application.yml中配置模型服务(以DeepSeek为例):

    yaml 复制代码
    server:
      port: 8080
    spring:
      ai:
        deepseek:
          api-key: sk-your-api-key
          base-url: https://api.deepseek.com/v1
          chat:
            options:
              model: deepseek-chat

二、基础功能实现

  1. 调用大模型生成文本
    • 通过chatModel发送请求:

      java 复制代码
         @RestController
         public class ChatController {
             private DeepSeekChatModel chatModel;
         
             @Autowired
             public ChatController(DeepSeekChatModel chatModel) {
                 this.chatModel = chatModel;
             }
         
         
             @GetMapping("/ai/generate")
             public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
                 return Map.of("generation", chatModel.call(message));
             }
         
             @GetMapping("/ai/generateStream")
             public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
                 var prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
                 return chatModel.stream(prompt);
             }
         
         }
    • 启动应用后,访问http://localhost:8080/ai/generate?message=写一首春天的诗即可获取响应。 响应结果如下:

🍚总结

大功告成,撒花致谢🎆🎇🌟,关注我不迷路,带你起飞带你富。 Writted By 知识浅谈

相关推荐
90后的晨仔13 小时前
Java后端开发:从零构建企业级应用的完整架构与技术栈详解
后端
我命由我1234514 小时前
Spring Cloud - Spring Cloud 声明式接口调用(Fiegn 声明式接口调用概述、Fiegn 使用)
java·后端·spring·spring cloud·微服务·架构·java-ee
canonical_entropy14 小时前
领域驱动设计(DDD)中聚合根的最主要职责真的是维护一致性吗?
后端·架构·领域驱动设计
AntBlack14 小时前
不当韭菜 : 好像真有点效果 ,想藏起来自己用了
前端·后端·python
橙子家15 小时前
Serilog 日志库的简介
后端
间彧15 小时前
Java线程池深度实战:不同场景下的最优选择与性能优化
后端
间彧15 小时前
CompletableFuture与线程池:并发编程的双剑合璧
后端
间彧15 小时前
在实际项目中,如何根据任务类型(CPU/IO密集型)设计不同的线程池策略?
后端
golang学习记15 小时前
Go slog 日志打印最佳实践指南
开发语言·后端·golang
间彧15 小时前
Fork/Join框架与线程池实战:深入剖析并行流性能陷阱与优化之道
后端