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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<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring - boot - starter - web</artifactId>

</dependency>

<groupId>org.springframework.ai</groupId>

<artifactId>spring - ai - openai - spring - boot - starter</artifactId>

</dependency>

</dependencies>

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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<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring - boot - starter - web</artifactId>

</dependency>

<groupId>org.springframework.ai</groupId>

<artifactId>spring - ai - ollama - spring - boot - starter</artifactId>

</dependency>

</dependencies>

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。