在SpringBoot项目中接入DeepSeek大模型的完整流程
一、基础环境准备
- 安装的 JDK 版本必须是 17 或 21，不能选择其他版本！ 因为项目使用最新版本的 Spring Boot 3 和 Spring AI 开发框架。
推荐使用 21 版本，因为支持虚拟线程这个王炸功能。
二、新建项目
在 IDEA 中新建项目，选择 Spring Initializr 模板，注意需要确保 Server URL 为 https://start.spring.io/。
Java 版本选择 21。
选择 Spring Boot 3.4.4 版本，可以根据自己的需要添加一些依赖，比如 Spring Web 和 Lombok。
当然，后续通过修改 Maven 配置添加依赖也是可以的。
点击创建，就得到了一个 Spring Boot 项目，需要等待 Maven 为我们安装依赖。
小提示，如果 Lombok 依赖报错的话，可以手动指定 Lombok 的版本，pom.xml 代码如下：
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.36</version>
<optional>true</optional>
</dependency>三、整合依赖
可以根据自己的需要，整合一些开发项目常用的依赖。此处我们整合 Hutool 工具库和 Knife4j 接口文档即可。
1、Hutool 工具库
Hutool 是主流的 Java 工具类库，集合了丰富的工具类，涵盖字符串处理、日期操作、文件处理、加解密、反射、正则匹配等常见功能。
参考官方文档引入：https://doc.hutool.cn/pages/index/#%F0%9F%8D%8Amaven
在 Maven 的 pom.xml 中添加依赖：
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>5.8.37</version>
</dependency>2、Knife4j 接口文档
Knife4j 是基于 Swagger 接口文档的增强工具，提供了更加友好的 API 文档界面和功能扩展，例如动态参数调试、分组文档等。
参考 官方文档 引入，注意我们使用的是 Spring Boot 3.x。
1）在 Maven 的 pom.xml 中添加依赖：
<dependency>
<groupId>com.github.xiaoymin</groupId>
<artifactId>knife4j-openapi3-jakarta-spring-boot-starter</artifactId>
<version>4.4.0</version>
</dependency>2）新建 controller 包用于存放 API 接口，编写一个健康检查接口用于测试接口文档是否正常引入：
@RestController
@RequestMapping("/health")
public class HealthController {
@GetMapping("/check")
public String checkHealth(){
return "OK";
}
}
3）在 application.yml 中追加接口文档配置，扫描 controller 包：
server:
port: 8080
servlet:
context-path: /api
######################################################
############ 接口文档配置 #####################
######################################################
# 访问地址 ${server.servlet.context-path}/doc.html
springdoc:
swagger-ui:
path: /swagger-ui.html
tags-sorter: alpha
operations-sorter: alpha
api-docs:
path: /v3/api-docs
group-configs:
- group: 'default'
paths-to-match: '/**'
packages-to-scan: com.qianliuliang.love.controller # 配置扫描哪些包的接口要加入到文档
# knife4j config
knife4j:
enable: true
setting:
language: zh_cn4）启动项目，访问 http://localhost:8080/api/doc.html 能够看到接口文档。
如果是要开发完整项目，除了引入依赖之外，还要编写一些通用基础代码，比如自定义异常、响应包装类、全局异常处理器、请求包装类、全局跨域配置等。
5）验证项目是否正常，直接在接口文档发起调试，成功返回"OK"，说明项目初始化没有问题
四、大模型接入
使用SpringAI接口DeepSeek模型（需准备DeepSeek ApiKey）
1）在pom.xml中引入依赖
<!--整合LLM-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>2）在DeepSeek官网中申请APIKey
官网地址 https://www.deepseek.com/
操作步骤如下：
点击<API开放平台>
依次点击 、<创建API key>
创建号API key后妥善保管，也不要提交到远端
3）在application.yaml 添加模型配置
spring:
application:
name: AI_LOVE
#ds模型配置
ai:
openai:
api-key: 你的apikey
base-url: https://api.deepseek.com
chat:
options:
model: deepseek-chatapi-key: 你的apikey 把申请的key填入
4）配置ChatClient bean
- 在项目中创建package 名称为：config；在包下面创建类，内容如下：
package com.qianliuliang.love.config;
import com.qianliuliang.love.advisor.MyLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
* chatClient bean
*/
@Configuration
public class Client {
/**
* 基于内存会话记忆的 client
*
* @param openAiChatModel
* @return
*/
@Bean
public ChatClient chatClientWithChatMemory(OpenAiChatModel openAiChatModel) {
// 基于内存的会话记忆，可实现上下文记忆会话
ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory();
return ChatClient.builder(openAiChatModel)
.defaultSystem("你是一个智能恋爱助手！名字叫LoveDD") // 系统提示词
.defaultAdvisors(new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory),
new MyLoggerAdvisor()) // 自定义日志
.build();
}
}
- 创建chat对话
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* 简单会话
*/
@Slf4j
@Component
public class SimpleChat {
@Autowired
private ChatClient chatClient;
/**
* 普通文本会话
*
* @param msg 用户消息
* @param chatId 会话id
* @return
*/
public String doChatWithString(@RequestParam String msg, String chatId) {
ChatResponse chatResponse = chatClient.prompt()
.advisors(advisorSpec ->
advisorSpec.param("chat_memory_conversation_id", chatId) //会话id/聊天室id
.param("chat_memory_response_size", 10))// 支持10轮会话
.user(msg)
//.advisors(new SimpleLoggerAdvisor())//日志打印
.call()
.chatResponse();
return chatResponse.getResult().getOutput().getText();// 返回与大模型的对话的内容
}
}
- 创建controller
import com.qianliuliang.love.chat.SimpleChat;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {
@Autowired
private SimpleChat simpleChat;
/**
* 普通文本会话
*
* @param msg
* @param chatId
* @return
*/
@PostMapping("/doChatWithString")
public String doChatWithString( String msg, String chatId) {
return simpleChat.doChatWithString(msg, chatId);
}
}
- 重启项目，测试
在会话ID为1的会话中（聊天室1），告诉大模型"我是六两"
在会话ID为2的会话中（聊天室2），问大模型"我是谁"，此时大模型不知道我是谁，因为在不同的聊天室
在会话ID为1的会话中（回到聊天室1），问大模型"我是谁"，此时大模型知道我是六两“”，因为在聊天室1中我告诉过大模型“我是六两”【此时大模型有记忆】
好了，到这里就结束了。
以上就是在SpringBoot项目中接入DeepSeek大模型的完整流程的详细内容，更多关于SpringBoot接入DeepSeek大模型的资料请关注脚本之家其它相关文章！
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