一、引言：Spring AI与DeepSeek大模型的结合价值

随着生成式AI技术的快速发展，企业级应用对大模型的集成需求日益增长。Spring AI作为Spring生态中专注于AI开发的子项目，通过简化AI模型调用流程，为开发者提供了高效、统一的开发框架。DeepSeek大模型凭借其强大的语言理解和生成能力，在文本生成、对话系统等领域表现突出。将Spring AI与DeepSeek结合，能够快速构建企业级AI应用，降低开发门槛，提升开发效率。

本文将详细介绍如何使用Spring AI框架集成DeepSeek大模型，涵盖环境准备、API调用、模型部署、优化与测试全流程，帮助开发者快速上手。

二、环境准备：搭建Spring AI开发环境

1. 开发工具与依赖

在开始集成之前，需要准备以下开发工具和依赖：

• JDK 17+：Spring AI支持Java 17及以上版本，确保环境兼容性。
• Spring Boot 3.x：Spring AI基于Spring Boot构建，推荐使用最新稳定版。
• Spring AI依赖：通过Maven或Gradle引入Spring AI核心库。
• DeepSeek API访问权限：获取DeepSeek大模型的API Key，用于调用模型服务。

Maven依赖示例

<dependencies>
    <!-- Spring AI核心库 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter</artifactId>
        <version>0.7.0</version>
    </dependency>
    <!-- 其他Spring Boot依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置DeepSeek API连接

在application.properties或application.yml中配置DeepSeek API的访问参数：

# DeepSeek API配置
spring.ai.deepseek.api-key=your_api_key_here
spring.ai.deepseek.api-url=https://api.deepseek.com/v1
spring.ai.deepseek.model=deepseek-chat

或YAML格式：

spring:
  ai:
    deepseek:
      api-key: your_api_key_here
      api-url: https://api.deepseek.com/v1
      model: deepseek-chat

三、Spring AI集成DeepSeek大模型的核心步骤

1. 创建Spring Boot项目

使用Spring Initializr（https://start.spring.io/）快速生成项目，选择以下依赖：

• Spring Web
• Spring AI Starter

生成项目后，导入到IDE中（如IntelliJ IDEA或Eclipse）。

2. 配置DeepSeek客户端

在Spring Boot应用中，通过@Bean注解配置DeepSeek客户端：

import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.autoconfigure.EnableChatClient;
import org.springframework.ai.chat.deepseek.DeepSeekChatClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
@EnableChatClient
public class DeepSeekConfig {
    @Bean
    public ChatClient chatClient() {
        return DeepSeekChatClient.builder()
                .apiKey("your_api_key_here")
                .apiUrl("https://api.deepseek.com/v1")
                .model("deepseek-chat")
                .build();
    }
}

3. 调用DeepSeek大模型

通过ChatClient接口调用DeepSeek大模型，发送对话请求并获取响应：

import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.message.ChatMessage;
import org.springframework.ai.chat.message.ChatResponse;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class DeepSeekController {
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    @GetMapping("/chat")
    public String chatWithDeepSeek(@RequestParam String prompt) {
        ChatMessage message = ChatMessage.builder()
                .content(prompt)
                .build();
        ChatResponse response = chatClient.call(message);
        return response.getContent();
    }
}

4. 处理对话上下文

对于多轮对话，需要维护对话上下文。可以通过ChatMemory接口实现：

import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.message.ChatMessage;
import org.springframework.ai.chat.message.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class DeepSeekContextController {
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    private final ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory();
    @GetMapping("/context-chat")
    public String contextChat(@RequestParam String prompt) {
        ChatMessage message = ChatMessage.builder()
                .content(prompt)
                .build();
        // 将历史对话添加到上下文
        chatMemory.getMessages().forEach(message::addHistory);
        ChatResponse response = chatClient.call(message);
        chatMemory.addMessage(message);
        chatMemory.addMessage(response);
        return response.getContent();
    }
}

四、优化与测试：提升集成效果

1. 性能优化

• 异步调用：对于高并发场景，使用异步方式调用DeepSeek API，避免阻塞主线程。
• 缓存机制：对频繁查询的提示词（Prompt）进行缓存，减少API调用次数。
• 模型选择：根据任务类型选择合适的DeepSeek模型（如deepseek-chat、deepseek-coder）。

2. 错误处理

在调用过程中，可能会遇到API限流、网络异常等问题。建议实现以下错误处理机制：

import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.message.ChatMessage;
import org.springframework.ai.chat.message.ChatResponse;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.HttpClientErrorException;
@RestController
public class RobustDeepSeekController {
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    @GetMapping("/robust-chat")
    public ResponseEntity<String> robustChat(@RequestParam String prompt) {
        try {
            ChatMessage message = ChatMessage.builder()
                    .content(prompt)
                    .build();
            ChatResponse response = chatClient.call(message);
            return ResponseEntity.ok(response.getContent());
        } catch (HttpClientErrorException e) {
            if (e.getStatusCode() == HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS) {
                return ResponseEntity.status(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS)
                        .body("API限流，请稍后重试");
            }
            return ResponseEntity.status(e.getStatusCode())
                    .body("调用失败：" + e.getMessage());
        }
    }
    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public ResponseEntity<String> handleException(Exception e) {
        return ResponseEntity.internalServerError()
                .body("系统错误：" + e.getMessage());
    }
}

3. 测试验证

使用单元测试和集成测试验证集成效果：

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.message.ChatMessage;
import org.springframework.ai.chat.message.ChatResponse;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
@SpringBootTest
public class DeepSeekIntegrationTest {
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    @Test
    public void testDeepSeekChat() {
        ChatMessage message = ChatMessage.builder()
                .content("你好，DeepSeek！")
                .build();
        ChatResponse response = chatClient.call(message);
        assertNotNull(response);
        assertTrue(response.getContent().contains("你好"));
    }
}

五、总结与展望

通过Spring AI框架集成DeepSeek大模型，开发者可以快速构建企业级AI应用，降低开发门槛，提升开发效率。本文详细介绍了环境准备、API调用、模型部署、优化与测试全流程，并提供了可操作的代码示例和错误处理机制。

未来，随着生成式AI技术的不断发展，Spring AI将支持更多大模型和功能，为企业提供更强大的AI开发能力。开发者可以持续关注Spring AI的更新，探索更多应用场景。