DeepSeek 是深度求索公司发布的大模型，是国产之光。大家应该学会如何使用 DeepSeek 大模型，下面我们将看下如何开发基于 DeepSeek 大模型的智能应用。
DeepSeek 大模型
DeepSeek 推出两款模型；
- DeepSeek V 系列，对于V系列主要 对话，模型名称：deepseek-chat
- DeepSeek R 系统，对于R系统主要 推理， 模型名称：deepseek-reasoner
DeepSeek 官方更新日志，可以看到模型发布和演化的过程。
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/updates
集成 DeepSeek 大模型
DeepSeek AI提供开源的 DeepSeek V3 模型，该模型以其尖端的推理和解决问题的能力而闻名。
Spring AI 通过重用现有的 OpenAI 客户端与 DeepSeek AI 集成。首先，您需要获取 DeepSeek API 密钥，配置基本 URL，并选择其中一个受支持的模型。
接入前准备
- 创建 API 密钥：访问此处：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/创建 API 密钥。使用 Spring AI 项目中的 spring.ai.openai.api-key 属性对其进行配置。
- 设置 DeepSeek 基本 URL：将 spring.ai.openai.base-url 属性设置为 api.deepseek.com。
- 选择 DeepSeek 模型：使用属性 spring.ai.openai.chat.model=<model name> 指定模型。有关可用选项，请参阅支持的型号。
集成 DeepSeek 示例
1、引入依赖
复制<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>2、配置
复制spring:
ai:
openai:
api-key: sk-xxx // 填写自己申请的key
base-url: https://api.deepseek.com
chat:
options:
model: deepseek-chat3、简单的聊天示例
复制package com.ivy.controller;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;
import java.util.Map;
@RestController
public class ChatController {
private final OpenAiChatModel chatModel;
public ChatController(OpenAiChatModel chatModel) {
this.chatModel = chatModel;
}
@GetMapping("/ai/generate")
public Map<String, String> generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
return Map.of("generation", this.chatModel.call(message));
}
@GetMapping("/ai/generateStream")
public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
return this.chatModel.stream(prompt);
}
}现阶段 DeepSeek 服务受资源限制可能无法提供在线服务，那么可以本地部署一个DeepSeek 大模型进行学习和使用。
总结
Spring AI 接入 DeepSeek 大模型是非常简单的，实现了阻塞和流式聊天模式。对于 DeepSeek 大模型的函数调用，角色定义以及结构化输出等和之前文章中讲解的内容是一致的，没有什么特别的地方，这里也不再赘述了。
源码案例：https://github.com/Fj-ivy/spring-ai-examples
