Spring Boot整合DeepSeek实现AI对话（API调用和本地部署）

本篇文章会分基于DeepSeek开放平台上的API，以及本地私有化部署DeepSeek R1模型两种方式来整合使用。
本地化私有部署可以参考这篇博文 全面认识了解DeepSeek+利用ollama在本地部署、使用和体验deepseek-r1大模型

Spring版本选择

根据Spring官网的描述
Spring AI是一个人工智能工程的应用框架，旨在为Java开发者提供一种更简洁的方式与AI交互，减轻在Java业务中接入LLM模型应用的学习成本。目前，Spring AI已经上架到Spring Initializr，开发者可以在https://start.spring.io/上使用并构建相关应用‌。

SpringAI支持接入多种AI服务，如OpenAI、Ollama、Azure OpenAI、Huggingface等，可以实现聊天、embedding、图片生成、语音转文字、向量数据库、function calling、prompt模板、outputparser、RAG等功能‌。

spring ai框架支持Spring Boot版本为 3.2.x and 3.3.x

从SpringBoot 3.x 开始依赖的JDK版本最低是JDK17，所以这里演示整合的代码都是基于spring boot 3.3.8 以及 JDK17

整合DeepSeek API key

深度求索deepseek开放平台申请自己的API key，新用户注册后会赠送10元余额，有效期为一个月。

创建一个 API key

保存好自己的API KEY 千万别泄露喽

创建API key后我们可以开始构建SpringBoot工程了，基于springboot 3.4.2版本搭建一个工程

自动引入依赖：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
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        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
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        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
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    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>demo-deepseek</name>
    <description>demo-deepseek</description>
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    <properties>
        <java.version>17</java.version>
        <spring-ai.version>1.0.0-M5</spring-ai.version>
    </properties>
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            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
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            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
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    </dependencies>
    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
                <version>${spring-ai.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
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        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <annotationProcessorPaths>
                        <path>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </path>
                    </annotationProcessorPaths>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <excludes>
                        <exclude>
                            <groupId>org.projectlombok</groupId>
                            <artifactId>lombok</artifactId>
                        </exclude>
                    </excludes>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

代码

添加了 spring-ai-openai-spring-boot-starter 依赖；Spring AI 为 OpenAI Chat Client 提供了 Spring Boot 自动装配。

OpenAiAutoConfiguration配置类中自动注入了，我们只需要直接注入调用即可

@RestController
public class ChatController {

    @Resource
    private OpenAiChatModel chatModel;

    private final List<Message> chatHistoryList = new ArrayList<>();

    @PostConstruct
    public void init() {
        chatHistoryList.add(new SystemMessage("You are a helpful assistant."));
    }

    @GetMapping("/chat")
    public ChatResponse test(String message) {
        chatHistoryList.add(new UserMessage(message));
        Prompt prompt = new Prompt(chatHistoryList);
        ChatResponse chatResponse = chatModel.call(prompt);
        if (chatResponse.getResult() != null && chatResponse.getResult().getOutput() != null) {
            chatHistoryList.add(chatResponse.getResult().getOutput());
        }
        return chatResponse;
    }

}

调用接口测试

本地部署调用

修改pom

spring:
  ai:
    openai:
      base-url: http://127.0.0.1:1234
      api-key: xxxxxxx
      chat:
        options:
          model: deepseek-r1:1.5b

api-key不需要了但是也不能不填，不填会启动报错，模型就配置本地有的模型即可
如果想像网站那样可以一个字一个字的输出，也可以调用chatModel.stream流式输出