02.springboot项目对接国内模型实现对话聊天

SpringAI 实现了代码不变，只改配置和引入pom，就能更换对接的模型。

官方网站：Introduction :: Spring AI Reference。

参考官网注意文档版本，点击页面中的 ··· 选择版本。

完成聊天功能可以参考：Chat Model API :: Spring AI Reference

目前内容已经更新到2.0.2，但是发现国内模型只支持deepseek。所以目前采用最新的1.1.8来讲解所有示例。

创建项目

项目采用一个整体的Spring AI项目，各个模块介绍对应的功能。

引入父级pom

XML 复制代码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.5.16</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>

    <groupId>com.erbao</groupId>
    <artifactId>SpringAI</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <packaging>pom</packaging>
    <modules>
        <module>ChatModels</module>
        <module>EmbeddingModels</module>
        <module>ImageModels</module>
        <module>AudioModels</module>
        <module>Ollama</module>
        <module>ChatClient</module>
        <module>ChatMemory</module>
        <module>ToolCalling</module>
        <module>MCPServer</module>
        <module>MCPClient</module>
    </modules>

    <properties>
        <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
                <version>1.1.8</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <repositories>
        <repository>
            <id>spring-snapshots</id>
            <name>Spring Snapshots</name>
            <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
            <releases>
                <enabled>false</enabled>
            </releases>
        </repository>
        <repository>
            <name>Central Portal Snapshots</name>
            <id>central-portal-snapshots</id>
            <url>https://central.sonatype.com/repository/maven-snapshots/</url>
            <releases>
                <enabled>false</enabled>
            </releases>
            <snapshots>
                <enabled>true</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>
</project>

引入module：pom

XML 复制代码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>com.erbao</groupId>
        <artifactId>SpringAI</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>

    <artifactId>ChatModels</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </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>
    </dependencies>

</project>

配置文件

复制代码

application.properties

XML 复制代码

spring.application.name=SpringAIChat
server.port=8080

#配置 Deepseek的基础URL、密钥和使用模型。参考网站：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/
spring.ai.deepseek.base-url=https://api.deepseek.com
spring.ai.deepseek.api-key=sk-403bdd......0b68855207
spring.ai.deepseek.chat.options.model=deepseek-flash

配置的key都有什么可以参考Spring AI官网，chat model下的deepseek，官网导航路径：

Spring AI 》Reference 》Models 》Chat Models 》DeepSeek

官网直达地址：DeepSeek Chat :: Spring AI Reference

配置的value，参考网站是对应的模型网站，一般会叫控制台、开放平台、API接口文档等。本文中的deepseek，是叫API 文档，官网直达：首次调用 API | DeepSeek API Docs

聊天可以只使用文本模型。

多模态模型：支持文字、图片、文档等。

不同的模型价格会不一样，自己注意。

附：获取deep seek的apikey

官网：DeepSeek | 深度求索。下滑官网首页就能看到API对接部分入口

点击API开发平台，登录后进入充值页面。自己学习充值1-10就行。

充值结束，点击左侧API Keys，手动创建 API key

代码实现

启动类

只是最基本的spring boot项目，没有区别。

java 复制代码

package com.erbao;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class ChatModelsApplication {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(ChatModelsApplication.class, args);
	}

}

接口

java 复制代码

package com.erbao.rest;

import jakarta.servlet.http.HttpServletResponse;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.deepseek.DeepSeekChatModel;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;

@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {

    @Autowired
    private DeepSeekChatModel chatModel; // deepseek 聊天的对象

    /**
     * 生成聊天模型的响应
     * @param message 用户输入的消息
     * @return 聊天模型的响应
     */
    @GetMapping("/generate")
    public String generate(String message) {
        return chatModel.call(message);
    }

    /**
     * 流式返回聊天模型的响应
     * @param message 用户输入的消息
     * @param response HttpServletResponse对象，用于设置字符编码
     * @return 流式返回的聊天模型响应
     */
    @GetMapping("/stream")
    public Flux<String> stream(String message, HttpServletResponse response) {
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        Flux<ChatResponse> responseFlux = chatModel.stream(prompt);
        return responseFlux
                .doOnNext(chatResponse -> System.out.println("ChatResponse chunk: " + chatResponse))
                .map(chatResponse -> {
                    if (chatResponse == null || chatResponse.getResult() == null
                            || chatResponse.getResult().getOutput() == null) {
                        return "";
                    }
                    String text = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
                    return text != null ? text : "";
                })
                .filter(s -> !s.isEmpty());
    }

}

对于private DeepSeekChatModel chatModel; 可以直接写 ChatModel，就是使用接口接收实例化对象，这样pom文件引入了什么模型依赖，就会注入什么模型。

注意：pom文件中引入了多个模型依赖，使用ChatModel接收，项目会报错，此时必须指定使用的哪个模型，例如：DeepSeekChatModel。

以上示例实现了简单的聊天和流式响应方式。