Spring AI 结合 DeepSeek 使用教程：从环境搭建到实战应用

一、技术选型与架构设计

Spring AI 作为Spring生态中专注于AI开发的子项目，通过抽象化AI服务调用流程，为开发者提供统一的编程接口。DeepSeek作为国内领先的大模型，其API服务具备高并发、低延迟的特性，与Spring AI结合可快速构建智能问答、内容生成等应用。

1.1 技术栈优势

• Spring AI核心能力：提供模型抽象层（Model Abstraction Layer），支持多模型无缝切换
• DeepSeek API特性：支持流式输出、多轮对话、函数调用等高级功能
• 架构优势：基于Spring Boot的自动配置机制，可快速集成Spring Security、Actuator等组件

1.2 典型应用场景

• 智能客服系统：结合DeepSeek的语义理解能力
• 内容生成平台：利用模型的多模态输出能力
• 数据分析助手：集成自然语言转SQL功能

二、环境准备与依赖配置

2.1 开发环境要求

组件	版本要求	备注
JDK	17+	推荐使用Amazon Corretto
Spring Boot	3.2.0+	需启用AI模块
Maven	3.8.0+	或Gradle 8.0+

2.2 依赖管理配置

<!-- pom.xml 核心依赖 -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter</artifactId>
        <version>0.7.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2.3 配置DeepSeek连接

在application.yml中配置API端点：

spring:
  ai:
    chat:
      providers:
        - name: deepseek
          api-type: openai  # DeepSeek兼容OpenAI协议
          api-key: ${DEEPSEEK_API_KEY}
          base-url: https://api.deepseek.com/v1
          model: deepseek-chat

三、核心功能实现

3.1 基础文本生成

@RestController
@RequestMapping("/api/ai")
public class AiController {
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    @PostMapping("/generate")
    public ResponseEntity<String> generateText(
            @RequestBody ChatRequest request) {
        ChatMessage userMessage = ChatMessage.builder()
                .role(ChatRole.USER)
                .content(request.getPrompt())
                .build();
        ChatResponse response = chatClient.call(
                ChatRequest.builder()
                        .messages(List.of(userMessage))
                        .model("deepseek-chat")
                        .build());
        return ResponseEntity.ok(
                response.getChoices().get(0).getMessage().getContent());
    }
}

3.2 流式响应处理

@GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> streamResponse(@RequestParam String prompt) {
    ChatMessage message = ChatMessage.builder()
            .role(ChatRole.USER)
            .content(prompt)
            .build();
    return chatClient.stream(ChatRequest.builder()
            .messages(List.of(message))
            .model("deepseek-chat")
            .build())
        .map(chunk -> {
            String content = chunk.getDelta().getContent();
            return content != null ? content : "";
        });
}

3.3 函数调用集成

// 定义工具函数
public record WeatherQuery(String city) implements Serializable {}
public class WeatherService {
    public String getWeather(WeatherQuery query) {
        // 实际调用天气API
        return "Beijing: 25°C, Sunny";
    }
}
// 配置函数调用
@Bean
public ChatClient chatClient(WeatherService weatherService) {
    List<Tool> tools = List.of(
        Tool.builder()
            .name("get_weather")
            .description("Get current weather information")
            .parameters(Map.of(
                "type", "object",
                "properties", Map.of(
                    "city", Map.of("type", "string")
                ),
                "required", List.of("city")
            ))
            .function(weatherService::getWeather)
            .build()
    );
    return ChatClient.builder()
            .tools(tools)
            .build();
}

四、高级功能实现

4.1 上下文管理

public class ConversationManager {
    private final Map<String, List<ChatMessage>> sessions = new ConcurrentHashMap<>();
    public String processMessage(String sessionId, String message) {
        List<ChatMessage> history = sessions.computeIfAbsent(
                sessionId, k -> new ArrayList<>());
        history.add(ChatMessage.builder()
                .role(ChatRole.USER)
                .content(message)
                .build());
        ChatResponse response = chatClient.call(ChatRequest.builder()
                .messages(history)
                .model("deepseek-chat")
                .build());
        ChatMessage aiResponse = ChatMessage.builder()
                .role(ChatRole.ASSISTANT)
                .content(response.getChoices().get(0).getMessage().getContent())
                .build();
        history.add(aiResponse);
        return aiResponse.getContent();
    }
}

4.2 性能优化策略

1. 连接池配置：

   spring:
   ai:
    chat:
      http-client:
        max-connections: 100
        connection-timeout: 5000

2. 缓存层实现：

   @Cacheable(value = "aiResponses", key = "#prompt")
   public String getCachedResponse(String prompt) {
    // 实际调用AI接口
   }

3. 异步处理：

   @Async
   public CompletableFuture<String> asyncGenerate(String prompt) {
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        // 调用AI服务
        return generateText(prompt);
    });
   }

五、异常处理与日志

5.1 统一异常处理

@ControllerAdvice
public class AiExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(AiServiceException.class)
    public ResponseEntity<Map<String, String>> handleAiException(
            AiServiceException ex) {
        Map<String, String> body = new HashMap<>();
        body.put("error", ex.getMessage());
        body.put("code", ex.getErrorCode());
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.BAD_GATEWAY)
                .body(body);
    }
}

5.2 详细日志配置

logging:
  level:
    org.springframework.ai: DEBUG
    com.deepseek.api: INFO
  pattern:
    console: "%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n"

六、部署与监控

6.1 容器化部署

FROM eclipse-temurin:17-jdk-jammy
ARG JAR_FILE=target/*.jar
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"]

6.2 Prometheus监控配置

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: prometheus
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true

七、最佳实践建议

1. 模型选择策略：

   • 短文本生成：deepseek-chat
   • 复杂推理：deepseek-pro
   • 多模态任务：deepseek-vision

2. 成本控制技巧：

   • 设置合理的max_tokens参数
   • 启用结果缓存
   • 使用流式响应减少等待时间

3. 安全防护措施：

   • 实现输入内容过滤
   • 配置API密钥轮换机制
   • 限制单位时间调用次数

本教程系统阐述了Spring AI与DeepSeek的集成方法，从基础环境搭建到高级功能实现，提供了完整的代码示例和配置方案。开发者可根据实际需求调整参数配置，快速构建高性能的AI应用。建议持续关注Spring AI官方文档更新，及时获取最新功能特性。