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

修改配置文件

在 application.yml 中設置 DeepSeek 的 OpenAI 式端點和 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

調用 API

在代碼中通過 ChatClient 調用 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 調用中添加請求選項，可以覆蓋默認配置，例如設置模型和溫度：

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

如果想在本地或內網服務器上部署 DeepSeek，可以采用 Ollama 平臺。

安裝 Ollama

從官方網站下載并安裝 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 中設置本地模型名稱對應的配置：

spring:

  ai:

    ollama:

      base-url: http://localhost:11434

      chat:

        model: deepseek-r1:1.5b

調用本地部署的模型

@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 的設計使得企業可以在不同的 AI 服務之間輕松切換，從而提升了系統的適應性和擴展性。

FAQ

問：Spring AI 如何簡化 AI 模型集成？
- 答：Spring AI 提供統一的 API 接口和自動化配置管理，降低了集成復雜性，使得開發者可以快速對接多種 AI 模型。
問：DeepSeek 的 OpenAI 兼容模式有什么優勢？
- 答：通過 OpenAI 兼容模式，用戶可以使用現有的 OpenAI 結構與 DeepSeek 進行集成，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，可以輕松地在本地下載和運行 DeepSeek 模型，適合內網或單機部署需求。
問：Spring AI 的抽象設計如何幫助企業？
- 答：Spring AI 的抽象設計允許企業輕松切換 AI 提供商，只需修改配置文件，無需修改業務邏輯代碼。
問：如何確保 API 密鑰的安全性？
- 答：API 密鑰應妥善保管，避免在公共代碼庫中暴露，并建議定期更新以防止安全風險。