Spring AI与Ollama集成实现deepseek-r1的API服务开发指南

一、技术选型背景

1.1 Spring AI的核心价值

Spring AI作为新兴的AI应用开发框架，提供了以下关键能力：

• 标准化接口：通过ChatClient、EmbeddingClient等统一接口抽象不同模型
• 自动配置：Spring Boot风格的自动配置机制
• 扩展性：支持自定义模型连接器和提示词模板

1.2 Ollama的本地化优势

Ollama作为本地化模型运行方案，具备：

• 轻量级容器：基于Docker的模型运行环境
• 多模型支持：可加载LLaMA、Mistral等主流架构
• REST API：标准化HTTP接口便于集成

1.3 deepseek-r1模型特点

deepseek-r1作为新兴的开源大语言模型，在以下场景表现优异：

• 中文文本生成
• 代码补全
• 知识问答

二、环境准备

2.1 基础环境配置

# 安装Ollama（MacOS示例）
brew install ollama
ollama pull deepseek-r1
ollama serve

2.2 Spring项目初始化

<dependency>
  <groupId>org.springframework.ai</groupId>
  <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>0.8.0</version>
</dependency>

三、API服务实现

3.1 基础配置类

@Configuration
public class OllamaConfig {
    @Bean
    public OllamaApi ollamaApi() {
        return new OllamaApi("http://localhost:11434");
    }
}

3.2 核心服务层

@Service
public class DeepseekService {
    private final OllamaChatClient chatClient;
    public DeepseekService(OllamaApi ollamaApi) {
        this.chatClient = new OllamaChatClient(ollamaApi)
            .withModel("deepseek-r1")
            .withDefaultOptions(
                OllamaOptions.create()
                    .withTemperature(0.7f));
    }
    public String generateResponse(String prompt) {
        return chatClient.call(prompt);
    }
}

3.3 REST控制器

@RestController
@RequestMapping("/api/v1/deepseek")
public class DeepseekController {
    @Autowired
    private DeepseekService service;
    @PostMapping("/chat")
    public ResponseEntity<String> chat(@RequestBody ChatRequest request) {
        return ResponseEntity.ok(
            service.generateResponse(request.getPrompt()));
    }
}

四、高级功能实现

4.1 流式响应处理

@GetMapping("/stream")
public SseEmitter streamChat(@RequestParam String prompt) {
    SseEmitter emitter = new SseEmitter();
    chatClient.stream(new Prompt(prompt))
        .subscribe(
            chunk -> emitter.send(chunk.getContent()),
            emitter::completeWithError,
            emitter::complete
        );
    return emitter;
}

4.2 对话历史管理

public class ChatSession {
    private List<Message> history = new ArrayList<>();
    public String interact(String input) {
        history.add(new Message("user", input));
        String response = chatClient.call(
            new Prompt(history, options));
        history.add(new Message("assistant", response));
        return response;
    }
}

五、性能优化策略

5.1 连接池配置

spring:
  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434
      connection:
        max-total: 20
        max-per-route: 10
        timeout: 30000

5.2 缓存机制实现

@Cacheable(value = "aiResponses", key = "#prompt")
public String getCachedResponse(String prompt) {
    return generateResponse(prompt);
}

六、安全防护方案

6.1 请求限流配置

@Configuration
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .addFilter(new RateLimitFilter(10, 1))
            .authorizeRequests()
            .antMatchers("/api/v1/deepseek/**").authenticated();
    }
}

6.2 敏感词过滤

public String sanitizeInput(String input) {
    return sensitiveWordFilter.filter(
        htmlEscape(input));
}

七、监控与运维

7.1 Prometheus指标暴露

@Bean
MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> metricsCommonTags() {
    return registry -> registry.config()
        .commonTags("ai.model", "deepseek-r1");
}

7.2 健康检查端点

management:
  endpoint:
    ollamahealth:
      enabled: true
  health:
    ollama:
      enabled: true

八、最佳实践建议

1. 模型版本控制：在API路径中包含模型版本号（如/v1/models/deepseek-r1)
2. 超时重试机制：配置阶梯式重试策略
3. 灰度发布方案：通过Feature Flag控制新模型上线
4. 请求日志脱敏：对敏感对话内容进行加密存储

九、典型应用场景

1. 智能客服系统：集成到在线客服对话流
2. 文档智能处理：合同条款解析与问答
3. 编程辅助工具：代码生成与错误诊断
4. 知识图谱构建：实体关系抽取

十、故障排查指南

现象	可能原因	解决方案
503错误	Ollama容器崩溃	检查docker logs ollama
响应慢	GPU资源不足	调整Ollama启动参数
乱码输出	编码格式问题	强制UTF-8编码
内存泄漏	对话历史累积	实现自动清理机制

通过以上完整实现方案，开发者可以快速构建基于deepseek-r1的企业级AI服务。建议在实际部署时结合Kubernetes进行容器化编排，并通过APISIX等网关实现流量控制和A/B测试。