99re久久精品国产首页2020,久久精品视频亚洲,6080一级毛片

spring-ai-openai-spring-boot-starter
0.8.1

修改配置文件

在 application.yml 中設(shè)置 DeepSeek 的 OpenAI 式端點(diǎn)和 API 密鑰：

spring:

  ai:

    openai:

      base-url: https://api.deepseek.com/v1

      api-key: sk-your-deepseek-key-here

      chat.options:

        model: deepseek-chat

調(diào)用 API

在代碼中通過 ChatClient 調(diào)用 DeepSeek 的 API：

@RestController

@RequestMapping("/ai")

@Slf4j

public class ChatController {



    private final ChatClient chatClient;



    public ChatController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {

        this.chatClient = chatClientBuilder.build();

    }



    @GetMapping("/chat")

    public String generate(@RequestParam(value = "message") String message) {

        log.info("Generating response");

        return chatClient.prompt(message).call().content();

    }

}

通過在 Prompt 調(diào)用中添加請求選項(xiàng)，可以覆蓋默認(rèn)配置，例如設(shè)置模型和溫度：

ChatResponse response = chatModel.call(

    new Prompt(

        "Generate the names of 5 famous pirates.",

        OpenAiChatOptions.builder()

            .withModel("deepseek-chat")

            .withTemperature(0.4)

        .build()

    ));

本地化部署 DeepSeek

如果想在本地或內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器上部署 DeepSeek，可以采用 Ollama 平臺(tái)。

安裝 Ollama

從官方網(wǎng)站下載并安裝 Ollama：https://ollama.com

拉取 DeepSeek 模型

通過 Ollama 下載 DeepSeek 模型：

ollama pull deepseek-r1:1.5b

ollama list deepseek

更多版本可以在 https://ollama.com/library/deepseek-r1 查看。

添加依賴

在項(xiàng)目的 pom.xml 文件中添加以下依賴：

    org.springframework.ai

    spring-ai-ollama-spring-boot-starter

    0.8.1

修改配置

在 application.yml 中設(shè)置本地模型名稱對(duì)應(yīng)的配置：

spring:

  ai:

    ollama:

      base-url: http://localhost:11434

      chat:

        model: deepseek-r1:1.5b

調(diào)用本地部署的模型

@RestController

@RequestMapping("/ai")

public class ChatController {

    private final ChatClient chatClient;



    public ChatController(ChatClient.Builder chatClient) {

        this.chatClient = chatClient.build();

    }



     @GetMapping("/chat")

    public ResponseEntity<Flux> chat(@RequestParam(value = "message") String message) {

        try {

            Flux response = chatClient.prompt(message).stream().content();

            return ResponseEntity.ok(response);

        } catch (Exception e) {

            return ResponseEntity.badRequest().build();

        }

    }

}

結(jié)論

通過 Spring AI 集成 DeepSeek，無論是偽裝成 OpenAI 還是通過 Ollama 本地部署，都是非常簡單且靈活的選擇。Spring AI 的設(shè)計(jì)使得企業(yè)可以在不同的 AI 服務(wù)之間輕松切換，從而提升了系統(tǒng)的適應(yīng)性和擴(kuò)展性。

FAQ

問：Spring AI 如何簡化 AI 模型集成？
- 答：Spring AI 提供統(tǒng)一的 API 接口和自動(dòng)化配置管理，降低了集成復(fù)雜性，使得開發(fā)者可以快速對(duì)接多種 AI 模型。
問：DeepSeek 的 OpenAI 兼容模式有什么優(yōu)勢？
- 答：通過 OpenAI 兼容模式，用戶可以使用現(xiàn)有的 OpenAI 結(jié)構(gòu)與 DeepSeek 進(jìn)行集成，無需大幅修改代碼。
問：如何在本地部署 DeepSeek 模型？
- 答：通過 Ollama 平臺(tái)，可以輕松地在本地下載和運(yùn)行 DeepSeek 模型，適合內(nèi)網(wǎng)或單機(jī)部署需求。
問：Spring AI 的抽象設(shè)計(jì)如何幫助企業(yè)？
- 答：Spring AI 的抽象設(shè)計(jì)允許企業(yè)輕松切換 AI 提供商，只需修改配置文件，無需修改業(yè)務(wù)邏輯代碼。
問：如何確保 API 密鑰的安全性？
- 答：API 密鑰應(yīng)妥善保管，避免在公共代碼庫中暴露，并建議定期更新以防止安全風(fēng)險(xiǎn)。