sprinboot ai结合deepseek
时间: 2025-03-01 22:09:15 浏览: 53
### 集成 DeepSeek 至 Spring Boot 项目
#### 创建配置类
为了使应用程序能够连接到 DeepSeek API,创建一个专门用于管理API密钥和其他必要参数的配置类。此操作确保了敏感数据的安全性和灵活性。
```java
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "deepseek")
@Data
public class DeepSeekConfig {
private String apiKey;
@Bean
public ClientV4 getDeepSeekClient() {
return new ClientV4.Builder(apiKey).build();
}
}
```
上述代码定义了一个名为 `DeepSeekConfig` 的配置类来存储和提供给其他组件使用的客户端实例[^3]。
#### 构建控制器以暴露 RESTful 接口
为了让外部应用可以调用内部的服务功能,构建一个REST风格接口是非常必要的。下面是一个简单的例子展示了怎样通过HTTP请求触发AI服务并返回结果:
```java
@RestController
@RequestMapping("/api/v1/deepseek")
public class DeepSeekController {
private final ClientV4 client;
public DeepSeekController(ClientV4 client){
this.client = client;
}
/**
* 聊天消息处理端点.
*/
@GetMapping("/chat")
public ResponseEntity<String> handleChat(
@RequestParam(value="query", required=true, defaultValue="你好") String query) throws Exception{
// 使用 deepseek-chat (V3),针对聊天场景优化过的模型版本
ChatRequest request = new ChatRequest(query);
Response response = client.chat(request);
return ResponseEntity.ok(response.getMessage());
}
/**
* 复杂推理问题解决器.
*/
@PostMapping("/reasoner")
public ResponseEntity<Map<String,Object>> reason(@RequestBody Map<String,String> body)throws Exception{
// 利用 deepseek-reasoner(R1), 特别设计用来应对复杂的逻辑推演挑战
ReasoningRequest req = new ReasoningRequest(body.get("problem"));
Result result = client.reason(req);
HashMap<String, Object> resultMap = new HashMap<>();
resultMap.put("solution",result.getSolutions());
return ResponseEntity.ok(resultMap);
}
}
```
这段程序片段实现了两个主要的功能:一个是基于文本输入生成回复的消息处理器;另一个则是接收JSON格式的问题描述并通过深度学习算法得出解决方案的方法[^1]。
#### 应用启动设置
最后,在主应用程序入口处添加对映射文件夹下所有Mapper接口的支持以便于后续可能涉及到的数据持久化层开发工作。
```java
@SpringBootApplication
@MapperScan(basePackages={"com.example.mapper"})
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class,args);
}
}
```
以上就是关于如何在一个典型的Spring Boot环境中引入DeepSeek作为人工智能支持工具的一个基本指南[^2]。
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