炸裂:SpringAI内置DeepSeek啦!

令人兴奋的消息，spring ai 的最新快照版本已经内置了 deepseek，这使得在项目中集成 deepseek 变得更加便捷。然而，由于快照版本可能存在许多 bug，我们今天将探讨如何使用 spring ai 的稳定版本来全面集成 deepseek。

Spring AI 和 DeepSeek 介绍

Spring AI 是 Spring 生态系统中的一个关键项目，旨在将人工智能无缝集成到 Spring 应用程序中。它为 Java 开发者提供了一种便捷的方式来构建、管理和部署 AI 模型。

Spring AI 的核心是解决了 Spring 生态和 AI 的快速集成：将您的企业数据和 API 与 AI 模型连接起来。

Spring AI 几乎支持所有主流的 AI 模型提供商，例如 Anthropic、OpenAI、Microsoft、Amazon、Google 和 Ollama。支持的功能包括：

• 聊天
• 嵌入
• 附件
• 文本转图片
• 音频转文本
• 文本转音频

Spring AI 的最新预览版也将集成 DeepSeek 大模型。

DeepSeek 介绍

DeepSeek 是国内顶尖 AI 团队「深度求索」开发的多模态大模型，具备数学推理、代码生成等深度能力，被誉为"AI界的六边形战士"。DeepSeek 的最新版本 R1 采用了“思维链”技术，能够展示完整的推理过程，使其在复杂推理任务上表现出色，甚至在某些方面可以与 OpenAI 的 O1 模型相媲美。

DeepSeek 的标签很多，其中最具代表性的标签有以下两个：

• 低成本（不挑硬件、开源、使用简单无需复杂提示词）。
• 高性能（推理能力极强、回答准确）。

Spring AI 集成 DeepSeek 的步骤如下：

1. 环境准备

   在开始集成之前，确保您的开发环境满足以下要求：

   • JDK 17 或更高版本
   • Maven 或 Gradle 构建工具
   • DeepSeek API Key（可通过官网注册获取），申请地址：https://www.php.cn/link/3f7b5208b016e1f6d2ef81964b1fb065

2. 创建 Spring Boot 项目

   使用 Spring Initializr 或其他工具创建一个新的 Spring Boot 项目，确保版本为 3.2.x 或更高。

3. 添加依赖

   在项目的 pom.xml 文件中添加 Spring AI 和 DeepSeek 的相关依赖。

   以下是基于 Maven 的依赖配置示例：

               org.springframework.boot        spring-boot-starter-web                org.springframework.ai        spring-ai-openai-spring-boot-starter    

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4. 配置文件

   在 application.properties 或 application.yml 文件中添加 DeepSeek 的配置信息：

   # 必填项spring.ai.openai.api-key=your-apikeyspring.ai.openai.base-url=https://api.deepseek.com# 模型选择（示例使用对话模型）spring.ai.openai.chat.options.model=deepseek-chat

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   其中，api-key 是你在 DeepSeek 官网注册后获取的密钥，base-url 是 DeepSeek API 的服务地址，model 指定使用的模型版本。

DeepSeek 模型介绍

DeepSeek 目前支持以下两种模型：

• deepseek-chat（V3）：适用于聊天机器人、智能客服、内容生成等，能够理解和生成日常对话内容。
• deepseek-reasoner（R1）：专为复杂推理任务设计，适合解决需要深度逻辑分析和推理的问题。

5. 编写代码

   创建一个控制器类，用于处理与 DeepSeek 的交互，以下是一个简单的示例：

   import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.*;import reactor.core.publisher.Flux;
   @RestController@RequestMapping("/api/chat")public class ChatController {@Autowiredprivate DeepSeekClient deepSeekClient;
   @PostMappingpublic String chat(@RequestBody String message) {    return deepSeekClient.chatCompletion(message).getOutput().getContent();}@GetMapping(value = "/stream", produces = "text/event-stream")public Flux chatStream(@RequestParam String message) {    return deepSeekClient.chatFluxCompletion(message)            .map(response -> response.getOutput().getContent());}
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   }

   在上述代码中，chat 方法用于处理普通的非流式请求，而 chatStream 方法则支持流式响应，能够实时返回 AI 的推理结果。

课后思考：关于流式输出大模型的响应速度是很慢的，为了避免用户用户能够耐心等待输出的结果，我们通常会使用流式输出一点点将结果输出给用户，那么问题来了，想要实现流式结果输出，后端和前端要如何配合？后端要使用什么技术实现流式输出呢？

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