摘要：
本文系统梳理了大模型知识，以及与Spring AI的集成方案，涵盖本地部署、云服务、API调用三种模式的技术选型对比。通过DeepSeek官方API示例详解Spring AI的四种开发范式（纯Prompt/Agent/RAG/微调），并提供架构决策矩阵和性能优化技巧。
一、大模型概念
1**、**基本概念
大模型(Large Language Model)是指参数量巨大(通常超过10亿)、基于Transformer架构、通过海量数据训练的深度学习模型，具有强大的语言理解和生成能力。
**2、**关系图
关系说明：
- ****AI（人工智能）是最顶层的概念
- 大模型是AI的一个子领域，特指基于Transformer架构的大规模语言模型
- GPT（Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI开发的大模型系列
- DeepSeek是国产的大模型系列，与GPT属于同级概念
- 最下层是各系列的具体版本
二 、大模型 部署 模式
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| 维度 | 本地部署 | 云服务部署 | 开放API调用 |
| 典型场景 | 高安全性/持续高并发需求 | 弹性需求/快速上线 | 低频调用/快速验证 |
| 数据控制权 | 完全自主 | 云厂商托管（部分可控） | 数据需上传至第三方 |
| 初始成本 | 极高（百万级硬件投入） | 中等（按需租用云资源） | 极低（仅API调用费） |
| 长期成本 | 低（3年以上摊销优势） | 中高（持续计费） | 高（调用量越大成本越高） |
| 运维复杂度 | 高（需专业团队） | 中（云平台部分托管） | 无（免运维） |
| 模型定制能力 | 支持全参数微调 | 部分支持（如LoRA微调） | 不支持 |
| 延迟表现 | 稳定（局域网内低延迟） | 依赖云服务商网络质量 | 受公网波动影响 |
| 代表方案 | LLaMA-3/DeepSeek本地化部署 | AWS Bedrock/百度文心千帆 | 通义千问API/GPT-4 Turbo |
一句话总结选择建议：
- 要安全 → 本地部署
- 要灵活 → 云服务
- **要便宜（低频）** → 开放API
三 、大模型 调用
下面是 DeepSeek官网给的API调用示例代码：
python
from openai import OpenAI
# 初始化OpenAI客户端
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")
# 通过http调用大模型
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
{"role": "user", "content": "Hello"},
],
stream=False
)
# 打印结果
print(response.choices[0].message.content)该实现通过OpenAI兼容接口调用deepseek-chat模型，包含系统提示词设置和温度参数调节
四 、大模型 应用
大模型应用指基于大规模预训练模型 （如GPT、BERT、ViT等）开发的智能化解决方案，通过海量数据训练获得泛化能力，并适配具体场景需求。其核心特点包括：
- 参数规模大 ：通常包含数十亿至万亿级参数
- 多任务泛化 ：同一模型可处理文本、图像、语音等跨模态任务
- 微调适配：通过提示工程（Prompt Engineering）或领域数据微调快速落地
大模型应用场景如下：
|--------------|-------------|-----------------------------------------|
| 技术维度 | 应用场景 | 典型案例 |
| 文本分析 | 金融舆情监控 | 实时分析新闻/社交媒体的企业负面情绪（如Bloomberg Terminal） |
| 文本分析 | 法律合同审查 | 自动识别条款漏洞（如ROSS Intelligence） |
| 文本分析 | 科研文献挖掘 | 跨论文关联创新点（如Scite.ai） |
| 多模态 | 医疗影像报告生成 | CT扫描图→结构化诊断报告（如联影智能uAI） |
| 多模态 | 工业质检增强 | X光+可见光融合检测电池缺陷（如宁德时代） |
| 多模态 | 教育AR互动 | 扫描课本插图→3D模型演示（如百度AR课堂） |
| 机器人应用 | 仓储分拣机器人 | 语音指令"优先处理红色包裹"→动作执行（如极智嘉机器人） |
| 机器人应用 | 手术辅助机械臂 | 根据术中超声图像自动调整切除范围（如达芬奇手术机器人） |
| 机器人应用 | 家庭服务机器人 | 理解"把可乐放冰箱第二层"的复杂指令 |
| 智能体 | 虚拟数字员工 | 银行年报数据→自动生成PPT+讲解视频（如度小满） |
| 智能体 | 游戏NPC | 基于玩家行为动态生成剧情分支（如《逆水寒》GPT-NPC） |
| 智能体 | 编程助手 | 自然语言描述→生成可运行代码（如GitHub Copilot） |
| 自动驾驶 | 复杂场景决策 | 识别"交警手势"并生成避让路径（如Waymo） |
| 自动驾驶 | 乘客交互系统 | 多模态理解"空调太冷+手指调温动作"（如小鹏XNGP） |
| 自动驾驶 | 仿真测试 | 自动生成极端天气测试场景（如CARLA仿真平台） |
五、AI应用开发 的 架构
1. 纯Prompt问答架构
**定义：**通过自然语言指令直接调用大模型完成任务的零样本（zero-shot）交互模式。
特征：
- 无代码侵入性
- 响应速度最快（200-500ms）
- 输出结果不可控性强
应用场景：
- 客服自动回复（简单咨询）
- 内容生成（社交媒体文案）
- 快速知识问答（常识类问题）
2. Agent+Function Calling架构
定义：大模型作为决策中枢，动态调用工具/API的智能体系统
特征：
- 具备工具使用能力
- 支持多轮复杂任务
- 需预定义工具描述（OpenAI格式）
函数认知的来源
- ****预训练知识：基础模型通过代码数据训练获得通用API调用模式理解（如HTTP请求格式）
- 工具描述注入：调用前需向模型提供工具说明书（OpenAI格式示例）：
tools =` `[{`
`"name":` `"weather_api",`
`"description":` `"查询指定城市未来天气",`
`"parameters":` `{`
`"type":` `"object",`
`"properties":` `{`
`"city":` `{"type":` `"string",` `"description":` `"城市名称"},`
`"date":` `{"type":` `"string",` `"format":` `"date"}`
`}`
`}`
`}]`
`应用场景：
- 智能旅行规划
- 跨系统办公自动化
- 金融数据实时分析
3. RAG架构（检索增强生成）
定义：结合外部知识库检索与大模型生成的混合架构
特征：
- 知识可实时更新
- 回答准确性显著提升
- 需向量数据库支持
角色职责说明
|------|-------------|-----------------|
| 角色 | 职责 | 典型组件示例 |
| 用户 | 发起自然语言请求 | 终端用户/API调用方 |
| AI应用 | 路由请求+组装上下文 | FastAPI/Flask应用 |
| 大模型 | 内容生成/决策制定 | GPT-4/DeepSeek |
| 知识库 | 存储&检索结构化数据 | Elasticsearch |
应用场景：
- 企业知识库问答
- 法律条文查询
- 医疗诊断支持系统
4. Fine-tuning架构
定义：通过领域数据微调基础模型参数的深度定制方案
特征：
- 训练成本高（GPU小时计费）
- 领域适应性强
应用场景：
- 专业术语翻译（如法律文书）
- 行业报告生成（金融/能源）
- 方言语音识别
5. 架构对比矩阵
|----------------|-------|-------|-------|
| 架构类型 | 开发成本 | 知识时效性 | 适合场景 |
| 纯Prompt | ★☆☆☆☆ | 依赖预训练 | 简单问答 |
| Agent+Function | ★★★☆☆ | 实时 | 复杂流程 |
| RAG | ★★☆☆☆ | 可更新 | 知识密集型 |
| Fine-tuning | ★★★★★ | 训练时固化 | 专业领域 |
技术选型建议：
- 验证阶段：从纯Prompt开始
- 数据敏感场景：优先RAG
- 流程自动化：选择Agent
- 长期专业需求：考虑微调
六、spring AI 开发 指南
1. Spring AI核心概念
- 定位：Spring生态对大模型能力的标准化集成方案
- 核心组件：
- AiClient：统一接口（支持OpenAI/Azure/Bedrock等）
- PromptTemplate：动态提示词模板
- AiResponse：标准化响应封装
- 架构优势：
注意：Spring AI支持DeepSeek，但架构图中未体现，是由于DeepSeek应归类于OpenAI分支下（因其采用OpenAI兼容接口）。
2. 快速集成示例
<dependency>`
`<groupId>org.springframework.ai</groupId>`
`<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>`
`<version>1.0.0</version>`
`</dependency>spring:`
` ai:`
` openai:`
` api-key: ${OPENAI_KEY}`
` base-url: https://api.deepseek.com`
` chat:`
` model: deepseek-chat`
` temperature: 0.7`
`3. 四种开发模式实现
3.1 纯Prompt模式
java
@RestController
public class ChatController {
@Autowired
private AiClient aiClient;
@GetMapping("/ask")
public String ask(@RequestParam String question) {
Prompt prompt = new Prompt(question);
return aiClient.generate(prompt).getGeneration().getText();
}
}3.2 Function Calling模式
java
@Bean
public FunctionCallback weatherFunction() {
return new FunctionCallback(
"weather_api", // 函数名称
"""
{
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string"} // 定义输入参数（大模型生成）
}
}
"""
) {
@Override
public Object apply(Object input) {
// 解析 input（JSON 格式），调用真实天气 API
String city = ((Map<String, String>) input).get("city");
return fetchWeatherFromAPI(city); // 返回天气数据
}
};
}3.3 RAG集成方案
java
@Bean
public VectorStore vectorStore() {
return new PineconeVectorStore(
pineconeClient, // 连接 Pinecone 云服务
"knowledge-index" // 向量索引名称
);
}
@Bean
public Retriever retriever() {
return new VectorStoreRetriever(vectorStore(), 3); // 返回 Top-3 相似结果
}3.4 微调适配方案
java
@Bean
public FineTuningClient fineTuningClient() {
return new OpenAiFineTuningClient(openAiApi); // 创建 OpenAI 微调客户端
}- 核心用途：允许你上传自定义数据集，对 OpenAI 的基础模型（如 GPT-3.5-turbo）进行微调，生成专属领域的定制模型。
4. 架构对比选择
|---------|-----------------------|--------------|
| 需求场景 | Spring AI方案 | 代码示例片段 |
| 快速原型开发 | @EnableAiClients | 自动注入AiClient |
| 复杂业务流程 | AiFunctionRegistry | 动态工具注册 |
| 知识密集型问答 | VectorStoreRetriever | 混合检索+生成 |
| 领域专业术语 | FineTuningJobLauncher | 提交微调任务 |
展望趋势
随着Spring AI对国产大模型支持度提升，DeepSeek等本土方案将更深度融入Java开发生态。