本文介绍了如何使用Spring AI框架集成DeepSeek大模型，以快速开发智能应用。DeepSeek AI提供开源的DeepSeek V3模型，以其强大的推理和问题解决能力而闻名。Spring AI通过重用现有的OpenAI客户端与DeepSeek AI集成，简化了接入流程。文章详细说明了如何获取DeepSeek API密钥、配置基本URL以及选择合适的模型。此外，还提供了具体的代码示例，包括引入依赖、配置Spring AI以及实现简单的聊天功能，包括阻塞和流式两种模式。总结部分强调了集成过程的简易性，并指出DeepSeek大模型的函数调用、角色定义和结构化输出与之前的讲解内容一致。

🔑 Spring AI通过重用现有的OpenAI客户端与DeepSeek AI集成，简化了智能应用的开发流程。开发者只需获取DeepSeek API密钥，并配置基本URL即可。

🛠️ 集成DeepSeek大模型主要分为三个步骤：创建API密钥，配置DeepSeek基本URL，以及选择DeepSeek模型。文章提供了详细的配置方法和可用的模型选项。

💬 文章提供了完整的代码示例，展示了如何使用Spring AI实现与DeepSeek大模型的简单聊天功能，包括阻塞和流式两种模式，方便开发者快速上手。

DeepSeek 大模型最近是相当的火爆，关于DeepSeek的文章也是满天飞，咱也不能落后，看看 Spring AI 框架如何集成 DeepSeek 大模型开发智能应用Spring 如何集成 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。Spring AI 集成 DeepSeek 大模型示例1、引入依赖<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></dependency>2、配置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;@RestControllerpublic 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); }}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，有兴趣的可以参考本专栏的其它文章。Spring AI 集成 DeepSeek的代码示例：Github 地址