深入探讨：Spring 如何接入 DeepSeek
在当今数字化浪潮中，人工智能（AI）技术的迅猛发展深刻地改变着各个领域的技术格局。Java 作为一种广泛应用于企业级开发的编程语言，其生态系统也在不断演进以适应 AI 技术的融入。Spring 框架，作为 Java 生态中的中流砥柱，在 AI 集成方面也迈出了坚实的步伐。本文将深入探讨如何将 Spring 与近期备受瞩目的 DeepSeek 进行接入，为开发者们提供详细的技术指南和实践经验。
一、Spring AI：AI 集成的利器
（一）Spring AI 概述
Spring AI 是 Spring 生态系统中的一个新兴项目，旨在将生成式 AI 能力无缝集成到 Spring 应用程序中。它从著名的 Python 项目（如 LangChain 和 LlamaIndex）中汲取灵感，致力于解决 AI 集成过程中的核心挑战，即如何将企业数据和 API 与 AI 模型有效地连接起来。简单来说，Spring AI 就像是一个强大的适配器或者高层封装，极大地简化了开发者集成和使用不同 AI 模型的过程。
（二）Spring AI 的核心优势
1、统一 API
Spring AI 提供了一套统一的接口，用于调用不同的 AI 模型，包括 OpenAI、Hugging Face、DeepSeek、Gemini 等。这意味着开发者无需深入了解每个 AI 服务的底层实现细节和差异，只需专注学习 Spring AI 的 API，就能轻松实现与各种 AI 服务的无缝对接。这种统一的接口设计大大降低了学习成本，提高了开发效率。例如，在调用不同模型进行文本生成时，使用 Spring AI 的代码结构和方法调用基本一致，开发者无需为每个模型单独编写复杂的调用逻辑。
2、简化配置
在 AI 集成过程中，繁琐的配置工作常常让开发者头疼，如 API 密钥的管理、模型参数的设置等。Spring AI 提供了自动化的配置管理功能，开发者只需在配置文件中简单定义所需的参数，Spring AI 就能自动完成初始化和连接工作。以配置 DeepSeek 的 API 密钥为例，开发者只需在配置文件中添加相应的密钥信息，Spring AI 会自动识别并应用该密钥进行服务连接，避免了手动在代码中硬编码密钥带来的安全风险和维护不便。
3、易于切换
随着技术的不断发展和业务需求的变化，开发者可能需要在不同的 AI 提供商之间进行切换。Spring AI 的抽象设计使得这一过程变得非常简单。开发者只需修改少量的配置信息，而无需对业务代码进行大规模修改，就能实现灵活的 AI 服务切换，以适应不同的场景需求。比如，当业务从使用 OpenAI 模型切换到 DeepSeek 模型时，只需在配置文件中更改相关的模型地址和密钥等信息，Spring AI 就能自动适配新的模型，确保业务的连续性和稳定性。
二、DeepSeek 简介
（一）DeepSeek 的定位与功能
DeepSeek 是一款专注于自然语言处理（NLP）任务的先进 AI 工具，能够处理诸如聊天交互、内容生成以及 AI 辅助等多种应用场景。它通过深入理解上下文信息，生成高度拟人化的文本回复，并能根据各种不同的用户提示进行灵活适配。在实际应用中，DeepSeek 广泛应用于聊天机器人的搭建、客户支持自动化流程以及 AI 驱动的内容创作等领域，为用户提供高效、智能的服务体验。
（二）DeepSeek 的优势
- 强大的推理能力：在处理数学和逻辑推理任务时表现卓越。它经过大量技术数据集的训练，对于编码、问题解决和分析性任务具有更强的处理能力，在结构化思维和复杂计算方面超越了许多其他 AI 模型。对于开发者和工程师而言，在解决技术难题、编写代码等场景下，DeepSeek 能够提供更专业、准确的帮助。
- 成本效益与开源友好：相比一些专有 AI 模型（如 GPT - 4），DeepSeek 以更低的成本提供高性能服务，资源利用效率更高，这使得初创企业、研究人员以及预算有限的项目和企业能够更轻松地使用其服务。同时，它支持开源集成，开发者可以根据自身需求对其进行修改和扩展，而无需受限于特定的供应商生态系统，为开发者提供了更大的灵活性和自主性。
- 长上下文理解优化：许多 AI 模型在处理长时间的对话或长文本上下文时存在困难，容易出现信息丢失或理解不准确的问题。而 DeepSeek 经过精细调整，能够有效处理广泛的上下文信息，确保在长时间交互过程中更好地保留记忆，提供更准确的回复。在多轮对话的聊天机器人场景中，DeepSeek 能够根据之前的对话内容准确理解用户意图，给出连贯且相关的回答，提升用户体验。
- 离线可用性：与一些仅支持云端运行的模型（如 Gemini）不同，DeepSeek 可以通过 Ollama 在本地运行，这为用户提供了数据隐私保障和离线使用的可能性。在一些对数据隐私要求较高的场景，或者网络环境不稳定的情况下，用户可以在本地部署 DeepSeek 模型，实现快速的响应和 AI 处理，而无需依赖网络连接。
三、Spring 接入 DeepSeek 的方式
（一）伪装成 OpenAI 接入
- 原理：DeepSeek 提供了 OpenAI 兼容模式，这意味着在请求头中添加api_key后，它可以模拟 OpenAI 的接口行为，让调用方仿佛在调用 OpenAI 的服务。Spring AI 的 openai starter 本质上是通过 RestTemplate 发送请求，因此我们可以通过修改请求的 URL 和认证方式，将其指向 DeepSeek 的服务地址，从而实现 Spring 与 DeepSeek 的对接。
- 操作步骤
- 获取 DeepSeek API KEY：首先，开发者需要在 DeepSeek 开放平台（https://platform.deepseek.com/api_keys ）上注册并创建自己的 API KEY，这是访问 DeepSeek 服务的凭证。
- 创建 Spring Boot 项目：使用 Spring Initializr 或其他熟悉的工具创建一个新的 Spring Boot 项目。确保项目版本为 3.2.x 或更高，以充分兼容 Spring AI 的最新功能。
- 添加依赖：在项目的pom.xml文件中添加 Spring AI 和 OpenAI 相关的依赖。因为我们要借助 Spring AI 的 OpenAI starter 来对接 DeepSeek，所以需要引入spring - ai - openai - spring - boot - starter依赖。示例代码如下：
TypeScript
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配置文件修改：在application.yml文件中配置 DeepSeek 的相关信息，包括服务地址和 API 密钥。将base - url修改为 DeepSeek 的 API 地址（如https://api.deepseek.com ），并将api - key设置为之前获取的 API KEY。同时，还可以设置使用的模型版本等其他参数。示例配置如下：
TypeScript
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spring:
application:
name: spring - ai - deepseek
ai:
openai:
base - url: https://api.deepseek.com
api - key: ${deepseek_api_key}
chat:
options:
model: deepseek - chat
stream - usage: false
编写控制器类：创建一个控制器类，用于处理与 DeepSeek 的交互。在控制器中，通过 Spring AI 提供的ChatClient来发送请求并获取响应。示例代码如下：
TypeScript
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import org.springframework.ai.openai.ChatClient;
import org.springframework.ai.openai.ChatResponse;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
@RestController
@CrossOrigin(origins = "*")
public class ChatController {
private final ChatClient chatClient;
public ChatController(ChatCliet.Builder builder) {
chatClient = builder.build();
}
@PostMapping("/chat")
public ChatResponse chat(@RequestParam String prompt) {
return chatClient.prompt()
.user(prompt)
.call()
.chatResponse();
}
}
启动项目并测试：启动 Spring Boot 项目，通过 POST 请求向/api/chat发送消息，即可获得 DeepSeek 的响应。例如，可以使用 Postman 等工具发送请求，在请求体中设置prompt参数为需要询问的问题，DeepSeek 将返回相应的回答。
（二）通过 Ollama 本地部署接入
- 原理：如果开发者希望将 DeepSeek 部署在内网服务器，或者在本地运行一个小型模型进行测试和开发，可以借助 Ollama 工具来实现。Ollama 是一个用于管理和运行 AI 模型的工具，它可以方便地拉取和部署各种模型，包括 DeepSeek 模型。通过 Spring AI 的ollama - spring - boot - starter，我们可以将 Spring 应用与本地部署的 DeepSeek 模型进行连接，实现本地化的 AI 服务调用。
- 操作步骤
- 安装 Ollama：从 Ollama 官方网站（https://ollama.com ）下载并安装 Ollama，根据操作系统的不同，选择相应的安装包进行安装，并按照安装向导的提示完成安装过程。
- 拉取 DeepSeek 模型：安装完成后，打开命令行工具，使用 Ollama 拉取 DeepSeek 模型。在命令行中输入相应的拉取命令（例如ollama pull deepseek，具体命令可能因模型版本和 Ollama 的更新而有所不同），Ollama 将自动从模型仓库中下载 DeepSeek 模型到本地。
- 创建 Spring Boot 项目：同样使用 Spring Initializr 或其他工具创建一个新的 Spring Boot 项目，确保项目版本满足要求。
- 添加依赖：在pom.xml文件中添加 Spring AI 的ollama - spring - boot - starter依赖，示例代码如下：
TypeScript
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配置文件修改：在application.yml文件中配置 Ollama 的本地服务地址和 DeepSeek 模型名称。例如：
TypeScript
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spring:
application:
name: spring - ai - deepseek - ollama
ai:
ollama:
base - url: http://localhost:11434
model: deepseek
- 编写控制器类：创建控制器类来调用本地部署的 DeepSeek 模型。示例代码如下：
TypeScript
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import org.springframework.ai.ollama.ChatClient;
import org.springframework.ai.ollama.ChatResponse;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
@RestController
@CrossOrigin(origins = "*")
public class OllamaChatController {
private final ChatClient chatClient;
public OllamaChatController(ChatClient.Builder builder) {
chatClient = builder.build();
}
@PostMapping("/ollama - chat")
public ChatResponse chat(@RequestParam String prompt) {
return chatClient.prompt()
.user(prompt)
.call()
.chatResponse();
}
}
- 启动项目并测试：启动 Spring Boot 项目，通过 POST 请求向/ollama - chat发送消息，即可调用本地部署的 DeepSeek 模型获取响应。这种方式在本地环境中进行开发和测试时非常方便，不仅可以减少对网络的依赖，还能更好地保护数据隐私。
四、总结与展望
通过上述两种方式，开发者可以轻松地将 Spring 与 DeepSeek 进行接入，为应用程序赋予强大的 AI 能力。无论是借助 DeepSeek 的 OpenAI 兼容模式，还是通过 Ollama 进行本地部署，Spring AI 都为开发者提供了便捷、高效的集成方案。在实际应用中，开发者可以根据项目的具体需求、数据隐私要求以及成本预算等因素，选择合适的接入方式。
随着 AI 技术的不断发展，Spring 生态系统与各种 AI 模型的集成也将不断深化和完善。未来，我们有望看到更多先进的 AI 模型与 Spring 框架实现更紧密的结合，为企业级应用开发带来更多创新和变革。同时，开发者们也需要不断学习和掌握新的技术，以充分利用这些先进技术为业务发展赋能，在激烈的市场竞争中占据优势地位。希望本文能为你在 Spring 与 DeepSeek 的接入实践中提供有益的参考和帮助，开启你的 AI 集成之旅。