使用 Spring AI 集成 DeepSeek 实现聊天机器人

近期，中国 AI 初创公司 DeepSeek 发布的高性能语言模型在全球 AI 社区引起了广泛关注。

特别是 DeepSeek R1，其性能与 OpenAI 相当，凭借亲民的价格和开源战略在市场上掀起了巨大波澜。

本文将采用最简单的方式，介绍如何通过 Spring AI 对接 DeepSeek API，实现一个基础的 AI 聊天机器人。

Spring AI：AI集成的利器

Spring AI 是 Spring 生态系统中用于集成生成式 AI 的项目，为开发者提供了便捷的 AI 模型整合方案。其主要特性包括：

1. 标准化API: 支持Anthropic、OpenAI、Microsoft、Amazon、Google、Ollama、DeepSeek等主流 AI 服务的统一接口。
2. 模块化架构: 实现与具体AI服务商解耦的灵活结构
3. 快速集成: 基于Spring Boot自动配置的极简整合
4. 扩展能力: 支持自定义模型和高级配置选项

特别适合需要快速部署和扩展 AI 能力的商业应用场景。

DeepSeek：高性能、低成本

这家中国新兴 AI 公司凭借 DeepSeek R1 震撼业界，其核心优势包括：

• 顶尖语言模型: 达到 OpenAI-o1 级别的高性能模型。
• OpenAI兼容API: 完美适配现有的 OpenAI 生态应用。
• 成本优势: 相比 OpenAI 更具价格竞争力。

准备工作

• Java 17+
• Gradle 8+
• DeepSeek API密钥 (DeepSeek 官网入口)
• 在环境变量中设置 API 密钥（避免直接写入application.yml）

功能实现

1. build.gradle配置

创建Spring Boot项目后，在build.gradle中配置依赖：

build.gradle

plugins {
    id 'java'
    id 'org.springframework.boot' version '3.4.2'
    id 'io.spring.dependency-management' version '1.1.7'
}

group = 'com.example'
version = '0.0.1-SNAPSHOT'

java {
    toolchain {
        languageVersion = JavaLanguageVersion.of(17)
    }
}

repositories {
    mavenCentral()
    maven { url 'https://repo.spring.io/milestone' }
    maven { url 'https://repo.spring.io/snapshot' }
}

dependencies {
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai-spring-boot-starter:1.0.0-M5'
//    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-ollama-spring-boot-starter:1.0.0-M5'
}

spring-ai-openai-spring-boot-starter支持所有符合OpenAI API标准的服务

2. application.yml配置

配置DeepSeek连接参数：

如需要与其他语言模型连接，只需要修改base-url、api-key 和 model 的值

spring:
  application:
    name: spring-ai-deepseek
  ai:
    openai:
      base-url: https://api.deepseek.com
      api-key: ${DEEPSEEK_API_KEY}
      chat:
        options:
#          model: deepseek-chat
          model: deepseek-reasoner
          stream-usage: false

#    ollama integration
#    ollama:
#      base-url: http://localhost:11434
#      chat:
#        options:
#          model: deepseek-r1:7b

3. Controller 编写

接下来，我们编写一个 Spring AI 控制器，通过 API 调用 DeepSeek 服务。

@RestController
@CrossOrigin(origins = "*")
public class ChatController {

    private final ChatClient chatClient;

    public ChatController(ChatClient.Builder builder) {
        chatClient = builder.build();
    }

    @PostMapping("/chat")
    public ChatResponse chat(@RequestParam String prompt) {
        return chatClient.prompt().user(prompt).call().chatResponse();
    }
}

测试

现在Deepseek API 服务仍然不是很稳定。如出现 API 错误，可以通过以下链接查看服务状态：

查看服务状态: https://status.deepseek.com/

聊天界面实现

我是借助Cursor快速搭建了一个UI界面，推荐大家也可以使用自己擅长的AI工具，动手定制符合自己需求的交互界面。

总结

本文介绍了如何使用 Spring AI 连接 DeepSeek API，并实现一个基础的 AI 聊天机器人。

作为 OpenAI 的强劲竞争对手，DeepSeek 未来有望在 AI 市场上占据重要地位。