引言
在人工智能技术迅猛发展的浪潮中，将智能化能力无缝融入企业级应用已成为提升产品竞争力的关键。Spring AI 作为 Spring 家族的新成员，为 Java 开发者带来了标准化、低门槛的 AI 集成体验。下面将介绍如何使用 Spring AI 框架分别接入本地模型 deepseek ，阿里云百炼平台 ，硅基流动。
一、环境准备
1. 环境要求
- JDK：17 及以上版本
- 构建工具：Maven 3.6+ 或 Gradle
- Spring Boot：3.4+（建议选用最新稳定版本）
2. 所需下载应用
- olloma（用户运行大模型语言）： https://ollama.com
- deepSeek 语言模型： 下载 DeepSeek 模型 | DeepSeek v3
3. 获取阿里云百炼平台和硅基流动所需的密钥 api-key
- 阿里云： 大模型服务平台百炼控制台
- 硅基流动： SiliconCloud
二、本地大模型 deepseek 接入
1、将下载的 deepseek-R1 本地模型部署在 ollama 上运行起来，没有部署过的可以参考：本地用ollama部署DeepSeek大模型_ollama 安装 1.5模型-CSDN博客
2、创建一个 spring-boot 项目，引入以下依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId> </dependency> <!-- ollama --> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter-model-ollama</artifactId> </dependency>
<repositories> <repository> <id>spring-milestones</id> <name>Spring Milestones</name> <url>https://repo.spring.io/milestone</url> <snapshots> <enabled>false</enabled> </snapshots> </repository> <repository> <id>spring-snapshots</id> <name>Spring Snapshots</name> <url>https://repo.spring.io/snapshot</url> <releases> <enabled>false</enabled> </releases> </repository> </repositories>
3、配置 application.yml 文件，其中 base-url 就是本地大模型在 ollama 运行的服务地址，model 填在 deepseek 下载的模型，这里下载的是 deepseek-r1:14b
spring: application: name: ai-demo ai: ollama: base-url: http://localhost:11434 chat: options: model: deepseek-r1:14b
4、编写 java 代码
java
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {
private final ChatClient chatClient;
public ChatController(ChatClient.Builder chatClient) {
this.chatClient = chatClient.build();
}
@GetMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam(value = "input") String input) {
return chatClient.prompt()
.user(input)
.call()
.content();
}
}5、跑起来测试，大功告成
三、阿里云百炼平台接入
1、首先获取到之前创建的密钥，将其放在 java 运行环境变量里面
2、引入以下依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId> </dependency> <!-- spring-ai alibaba --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId> <version>1.0.0-M5.1</version> </dependency>
<repositories> <repository> <id>spring-milestones</id> <name>Spring Milestones</name> <url>https://repo.spring.io/milestone</url> <snapshots> <enabled>false</enabled> </snapshots> </repository> <repository> <id>spring-snapshots</id> <name>Spring Snapshots</name> <url>https://repo.spring.io/snapshot</url> <releases> <enabled>false</enabled> </releases> </repository> </repositories>
3、配置 application.yml 文件，其中：
- api-key 为当前平台密钥，可以直接从平台复制过来粘贴上去，但是不推荐，建议使用环境变量：${AI_DASHSCOPE_API_KEY}
- base-url 阿里云线上服务地址
- model 这里填的是通义千问，可以根据官网所有的模型进行切换
spring: application: name: ai-demo ai: dashscope: api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY} base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 chat: options: model: qwen-max
4、编写 java 代码
java
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {
private final ChatClient chatClient;
public ChatController(ChatClient.Builder chatClient) {
this.chatClient = chatClient.build();
}
@GetMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam(value = "input") String input) {
return chatClient.prompt()
.user(input)
.call()
.content();
}
}5、跑起来测试，大功告成
四、硅基流动（open-api）平台接入
1、首先获取到硅基流动创建的密钥，将其放在 java 运行环境变量里面
2、引入以下依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId> </dependency> <!-- Spring AI OpenAI Starter --> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId> </dependency>
<repositories> <repository> <id>spring-milestones</id> <name>Spring Milestones</name> <url>https://repo.spring.io/milestone</url> <snapshots> <enabled>false</enabled> </snapshots> </repository> <repository> <id>spring-snapshots</id> <name>Spring Snapshots</name> <url>https://repo.spring.io/snapshot</url> <releases> <enabled>false</enabled> </releases> </repository> </repositories>
3、配置 application.yml 文件，其中：
- 同样，api-key 为硅基流动平台密钥，可以直接从平台复制过来粘贴上去，但是不推荐，建议使用环境变量：${AI_SILICONFLOW_API_KEY}
- base-url 硅基流动线上服务地址
- model 这里同样填的是通义千问，可以根据官网所有的模型进行切换
spring: application: name: ai-demo ai: openai: api-key: ${AI_SILICONFLOW_API_KEY} base-url: https://api.siliconflow.cn chat: options: model: Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct
4、编写 java 代码
java
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {
private final ChatClient chatClient;
public ChatController(ChatClient.Builder chatClient) {
this.chatClient = chatClient.build();
}
@GetMapping("/chat")
public String chat(@RequestParam(value = "input") String input) {
return chatClient.prompt()
.user(input)
.call()
.content();
}
}5、跑起来测试，大功告成
五、总结
spring AI 的接入其实是比较简单，但是要注意以下事项：
- 如果切换了模型，注意将其它模型的 maven 依赖注释掉，重新刷新 maven ，不然会有 jar 包冲突；
- Spring Boot 版本号和模型 spring-ai-starter 的版本号需要参考官网，或者尽量选高版本，避免不兼容问题；
- 如果 spring-ai 依赖包拉不下来，需要将 maven 仓库的 setting.xml 配置一下，把 <mirrorOf>*</mirrorOf> 换成 <mirrorOf>*,!spring-snapshots,!central-portal-snapshots</mirrorOf> ，因为阿里云仓库可能并没有 spring-ai 的依赖包，* 就会全部重定向到阿里云的仓库去获取。
java
<!-- 阿里云 Maven 镜像 -->
<mirror>
<id>aliyun-maven</id>
<name>Aliyun Maven Repository</name>
<url>https://maven.aliyun.com/repository/public/</url>
<mirrorOf>*,!spring-snapshots,!central-portal-snapshots</mirrorOf>
<!-- <mirrorOf>*</mirrorOf> -->
</mirror>