DeepSeek集成：如何将DeepSeek修炼成‘国殇剑舞‘

集成 DeepSeek4J 到 Spring Boot 项目中，可以为应用添加强大的自然语言处理能力。首先，确保你的开发环境已准备好 JDK 和 Maven 或 Gradle，并在项目中添加 deepseek-spring-boot-starter 依赖。接着，在 application.yml 或 properties 文件中配置 API 密钥和基础URL。通过注入 DeepSeekClient

小小面试官

1221人浏览 · 2025-03-28 18:00:43

小小面试官 · 2025-03-28 18:00:43 发布

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前言

解释一下为什么标题是国殇剑舞，“国殇”这个词，我记得在屈原的《九歌》里有一篇叫《国殇》，是悼念为国捐躯的将士的。所以“国殇”应该是指国家的悲痛，尤其是因为战争或重大灾难而导致的牺牲。然后是“剑舞”，字面意思是拿着剑跳舞。在中国传统文化里，剑舞可能和武术表演有关，比如唐代公孙大娘的剑舞就很有名，杜甫还写过诗赞美。剑舞可能结合了舞蹈的优美和武术的刚健，是一种艺术形式。其实在这里国殇我想用来形容技术的更迭，随着spring的版本更新，陆续的有一些曾经风靡的技术遭到了更新甚至取代，剑舞用来形容再新一代的技术中比较出色的方案，所以既是对之前技术者的缅怀也是对新型技术的一种期待。

想象一下这样一个场景：你的应用程序不仅能够处理用户的请求、展示数据，还能像一个智慧的伙伴一样与用户进行自然流畅的对话。这一切听起来像是科幻电影中的情节，但在今天的技术舞台上，这一切都变得触手可及。这背后的关键角色之一，便是人工智能领域的一颗璀璨明星——DeepSeek。

作为一名Java开发者，你可能已经习惯了Spring框架带来的便捷与高效。从构建简单的Web应用到复杂的分布式系统，Spring总能以其强大的功能和灵活的架构满足各种需求。而现在，随着AI技术的飞速发展，将前沿的AI能力集成进Spring项目中，正成为提升产品竞争力的重要手段。

DeepSeek，作为一个提供先进推理和问题解决能力的大模型，就像是为我们的应用程序注入了智慧的灵魂。它不仅可以帮助我们理解和回应用户的查询，还能在数据分析、内容生成等多个方面提供支持。而Spring AI项目的出现，则是这座桥梁上的坚固基石，让连接Spring与DeepSeek的过程变得前所未有的简单。

通过Spring AI，我们可以轻松地复用现有的OpenAI客户端接口来接入DeepSeek的服务。这意味着，只需要几个步骤——获取API密钥、配置基础URL、选择合适的模型——就能让你的应用程序“开口说话”，展现出令人惊叹的人机交互体验。

在这个过程中，你会发现，原本复杂的技术挑战，在Spring和DeepSeek的携手合作下变得如此直观和易于实现。无论是构建一个能够回答用户问题的聊天机器人，还是开发一个可以根据用户行为推荐个性化内容的系统，你都将拥有无限的可能性。

所以，让我们一起踏上这段旅程，探索如何利用Spring和DeepSeek开辟新的技术疆域。准备好迎接那些激动人心的时刻了吗？当你看到自己的应用以一种全新的方式与用户互动时，那份成就感将是无与伦比的。现在，就让我们开始吧！

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一、为什么要集成DeepSeek

在当今技术飞速发展的时代，将AI能力融入到应用程序中已经成为一种趋势。而选择集成DeepSeek，不仅仅是因为它是一个强大的语言模型，更是因为它能够为我们的应用程序带来一系列独特的价值和竞争优势。以下是一些关键原因：

提升用户体验，打造智能化人机交互
用户对软件的期望正在不断提高，他们希望系统不仅能完成任务，还能像真人一样与他们进行自然、流畅的对话。DeepSeek凭借其先进的生成式AI能力，可以理解复杂的语义、回答问题、甚至生成创意内容。通过将其集成到Spring项目中，你的应用可以：

实时回答用户问题：无论是技术支持、产品咨询还是个性化建议，DeepSeek都能快速响应。
提供情感化的交互：DeepSeek的语言能力和上下文理解能力让对话更加自然，给用户带来“被倾听”的体验。

强大的多领域适应性
DeepSeek不仅擅长自然语言处理（NLP），还能在多个领域展现出卓越的能力。例如：

智能客服：自动回复客户的问题，减少人工客服的工作量。
内容生成：帮助生成文章、报告、邮件等内容，提升生产力。
数据分析：从海量数据中提取洞察，并以人类可读的方式呈现结果。这种多功能性使得DeepSeek成为企业应用的理想选择，无论你是开发教育平台、电商平台还是医疗健康系统，它都能轻松适配。

高效的开发与部署流程
与传统的AI解决方案相比，DeepSeek提供了简单易用的API接口，开发者无需深入研究复杂的机器学习算法或搭建昂贵的训练环境。通过Spring框架与DeepSeek的结合：

快速集成：只需几行代码即可调用DeepSeek的服务，大大缩短开发周期。
灵活扩展：可以根据需求调整模型规模或功能模块，满足不同场景的需求。
低门槛：即使团队中没有专业的AI工程师，也能轻松实现智能化升级。

成本效益显著
相比于自行训练一个大模型，直接使用DeepSeek的服务不仅节省了时间和资源，还降低了维护成本。DeepSeek提供了按需付费的模式，这意味着你只需要为实际使用的计算资源和API调用付费，避免了不必要的开销。此外，DeepSeek的高性能推理能力确保了每次请求都能快速完成，从而提升了整体效率。
持续更新与社区支持
DeepSeek背后有一个活跃的技术团队和庞大的用户社区，这保证了它的持续更新和技术进步。作为开发者，你可以享受到：

最新的模型优化：随着技术的发展，DeepSeek会不断推出更强大、更高效的模型版本。
丰富的文档与工具：官方提供的详尽文档和开源工具包让你更容易上手。
广泛的生态支持：与其他主流技术栈（如Spring）无缝对接，构建完整的解决方案。

探索未来的无限可能
选择集成DeepSeek，不仅仅是解决当下的业务需求，更是为未来开辟更多可能性：

创新应用场景：比如基于语音的虚拟助手、智能推荐引擎、甚至是AI驱动的游戏角色。
抢占市场先机：在竞争激烈的市场中，率先引入AI技术可以帮助你脱颖而出。
推动数字化转型：借助DeepSeek的强大能力，加速企业的智能化进程，迈向真正的数字化未来。

💡贴士：集成DeepSeek的原因归根结底在于：它是一种简单、高效且经济的方式来增强你的应用程序，使其具备“思考”和“交流”的能力。无论是为了改善用户体验、提高工作效率，还是探索全新的商业模式，DeepSeek都能为你提供强有力的支持。所以，为什么不抓住这个机会，让你的应用程序变得更聪明、更有趣呢？

二、SpringBoot如何集成DeepSeek

在Spring框架中集成DeepSeek（或其他类似的大模型API服务），主要是通过调用其RESTful API或SDK来实现。以下是详细的步骤和代码示例，帮助你快速上手如何在Spring项目中集成DeepSeek。

2.1 准备工作

(1) 注册DeepSeek并获取API密钥
访问 DeepSeek官网注册账号。
创建应用并生成API Key（格式通常为 ds-****）。
获取API请求地址（如 https://api.deepseek.com/v1/chat/completions）。

(2) 创建Spring Boot项目
使用 Spring Initializr 创建一个Spring Boot项目，选择以下依赖：
Spring Web
Lombok（可选，用于简化代码）
OkHttp 或 Apache HttpClient（HTTP客户端）

2.2 添加依赖

在 pom.xml 文件中添加必要的依赖：

<dependencies>
    <!-- Spring Web -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!-- OkHttp（用于HTTP请求） -->
    <dependency>
        <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
        <artifactId>okhttp</artifactId>
        <version>4.12.0</version>
    </dependency>

    <!-- JSON解析库（Jackson） -->
    <dependency>
        <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
        <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2.3 配置DeepSeek参数

在 application.properties 文件中配置DeepSeek的API密钥和URL：

# DeepSeek配置
deepseek.api.key=your_api_key
deepseek.api.url=https://api.deepseek.com/v1/chat/completions

2.4 创建DeepSeek服务类

创建一个服务类，用于封装对DeepSeek API的调用逻辑：

package com.example.deepseek.service;

import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import okhttp3.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.io.IOException;

@Service
public class DeepSeekService {

    @Value("${deepseek.api.key}")
    private String apiKey;

    @Value("${deepseek.api.url}")
    private String apiUrl;

    private final OkHttpClient client = new OkHttpClient();
    private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    /**
     * 调用DeepSeek API进行问答
     */
    public String askQuestion(String question) throws IOException {
        // 构建请求体（JSON格式）
        String jsonBody = String.format(
                "{\"model\": \"deepseek-chat\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"%s\"}]}",
                question
        );

        RequestBody body = RequestBody.create(jsonBody, MediaType.get("application/json"));
        Request request = new Request.Builder()
                .url(apiUrl)
                .addHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey)
                .post(body)
                .build();

        // 发送请求并解析响应
        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            if (!response.isSuccessful()) {
                throw new IOException("请求失败: " + response.message());
            }
            return parseResponse(response.body().string());
        }
    }

    /**
     * 解析DeepSeek返回的JSON数据
     */
    private String parseResponse(String jsonResponse) throws IOException {
        JsonNode rootNode = objectMapper.readTree(jsonResponse);
        return rootNode.path("choices").get(0).path("message").path("content").asText();
    }
}

2.5 创建控制器

创建一个控制器类，提供对外接口：

package com.example.deepseek.controller;

import com.example.deepseek.service.DeepSeekService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/api/deepseek")
public class DeepSeekController {

    @Autowired
    private DeepSeekService deepSeekService;

    /**
     * 提供问答接口
     */
    @PostMapping("/ask")
    public String ask(@RequestParam String question) {
        try {
            return deepSeekService.askQuestion(question);
        } catch (Exception e) {
            return "Error: " + e.getMessage();
        }
    }
}

2.6 启动与测试

(1) 启动项目
运行Spring Boot项目，默认监听端口为8080。

(2) 测试接口
使用Postman或其他工具发送POST请求到以下地址：

POST http://localhost:8080/api/deepseek/ask?question=你好，世界！

如果一切正常，你将收到DeepSeek模型返回的回答。

2.7 扩展功能

流式响应：可以通过SSE（Server-Sent Events）实现流式返回结果，适用于实时对话场景。
异步处理：使用Spring的异步支持（如@Async注解）提升性能。
缓存机制：引入Redis等缓存技术，减少重复计算。

三、进阶版DeepSeek4j

DeepSeek4J 是一个专为 Java 生态系统设计的框架，旨在简化 DeepSeek 模型的集成过程。它提供了一种简洁优雅的方式来接入 DeepSeek 的服务，使得开发者可以通过一行代码就完成 DeepSeek 的接入工作。

该框架不仅简化了与 DeepSeek API 的交互，还集成了多种功能来增强应用程序的能力，比如推理器（Reasoner）、函数调用（Function Calling）和 JSON 解析等核心功能。这些特性帮助开发者快速构建智能应用，例如构建私有大型知识库、实现自动分类和关系推理等功能。

DeepSeek4J 支持多种数据处理方式，并且可以方便地将外部服务或自定义函数集成到知识库中，增强了应用的灵活性和功能性。此外，它还支持流式响应，基于 Reactor 实现，为用户提供更好的体验。

为了使用 DeepSeek4J，开发者需要配置好相应的开发环境，包括安装 JDK 和 Maven 等工具，然后在项目中添加 DeepSeek4J 的依赖项。通过 DeepSeek4J 提供的 API 接口，开发者可以轻松初始化知识库结构，整合推理器功能，以及利用 JSON 解析功能处理数据。

总之，DeepSeek4J 是一款功能强大的工具包，它让 Java 开发者能够更加便捷地利用 DeepSeek 模型的强大能力，快速提升应用的智能化水平。

四、如何集成DeepSeek4j

4.1 环境准备

在开始之前，请确保你已经准备好以下环境：

Java 开发环境：建议使用 JDK 11 或更高版本。
Maven 或 Gradle：用于管理项目的依赖。
IDE：如 IntelliJ IDEA、Eclipse 或 VS Code，方便代码编写和调试。

4.2 添加 DeepSeek4J 依赖

在你的 Maven 或 Gradle 项目中添加 DeepSeek4J 的依赖项。

(1) 使用 Maven
在 pom.xml 文件中添加以下内容：

<dependency>
    <groupId>io.github.pig-mesh.ai</groupId>
    <artifactId>deepseek-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.4.3</version>
</dependency>

(2) 使用 Gradle
在 build.gradle 文件中添加以下内容：

implementation 'io.github.pig-mesh.ai:deepseek-spring-boot-starter:1.4.3'

4.3 配置 DeepSeek 参数

在 application.yml 或 application.properties 文件中配置 DeepSeek 的 API 密钥和其他参数。

(1) 使用 YAML 格式

deepseek:
  api-key: your-api-key-here
  base-url: https://api.deepseek.com/v1 # 默认为官方 API 地址，可选

(2) 使用 Properties 格式

deepseek.api-key=your-api-key-here
deepseek.base-url=https://api.deepseek.com/v1

4.4 创建 Spring Boot 应用程序

如果你还没有一个 Spring Boot 项目，可以通过 Spring Initializr 快速生成一个基础项目。

4.5 编写代码调用 DeepSeek

在你的 Spring Boot 项目中，使用 DeepSeekClient 调用 DeepSeek 的功能。

(1) 注入 DeepSeekClient
在你的服务类或控制器中注入 DeepSeekClient：

import com.deepseek.client.DeepSeekClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class DeepSeekService {

    @Autowired
    private DeepSeekClient deepSeekClient;

    public String askQuestion(String prompt) {
        return deepSeekClient.chatCompletion(prompt);
    }
}

(2) 创建 REST 接口
创建一个 REST 控制器，提供接口供外部调用：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
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 org.springframework.http.MediaType;

@RestController
@RequestMapping("/api/deepseek")
public class DeepSeekController {

    @Autowired
    private DeepSeekService deepSeekService;

    @GetMapping("/ask")
    public String ask(@RequestParam String question) {
        return deepSeekService.askQuestion(question);
    }

    // 支持流式返回（SSE）
    @GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> chat(@RequestParam String prompt) {
        return deepSeekClient.chatFluxCompletion(prompt);
    }
}

4.6 测试集成效果

启动你的 Spring Boot 应用程序，并通过浏览器或工具（如 Postman）测试接口。

(1) 普通问答接口
发送 GET 请求到以下地址：

GET http://localhost:8080/api/deepseek/ask?question=你好，世界！

(2) 流式对话接口
发送 GET 请求到以下地址，观察实时返回的结果

GET http://localhost:8080/api/deepseek/chat?prompt=请给我讲个笑话

4.7 高级配置与功能

DeepSeek4J 提供了多种高级功能，可以根据需求进行扩展：

(1) 多轮对话支持
通过 ChatCompletionRequest 构建多轮对话请求：

ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
    .model(ChatCompletionModel.DEEPSEEK_CHAT)
    .addUserMessage("你好")
    .addAssistantMessage("你好！有什么我可以帮你的吗？")
    .addUserMessage("请给我讲个笑话")
    .build();

String response = deepSeekClient.chatCompletion(request);

(2) JSON 结构化输出
如果需要模型返回结构化的 JSON 数据，可以在请求中指定格式：

ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
    .responseFormat(ResponseFormat.JSON)
    .addUserMessage("请以 JSON 格式返回当前时间")
    .build();

(3) 自定义代理与超时设置
在 application.yml 中配置代理和超时参数：

deepseek:
  proxy-host: your-proxy-host
  proxy-port: your-proxy-port
  connect-timeout: 10s
  read-timeout: 30s

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前言

一、为什么要集成DeepSeek

二、SpringBoot如何集成DeepSeek

2.1 准备工作

2.2 添加依赖

2.3 配置DeepSeek参数

2.4 创建DeepSeek服务类

2.5 创建控制器

2.6 启动与测试

2.7 扩展功能

三、进阶版DeepSeek4j

四、如何集成DeepSeek4j

4.1 环境准备

4.2 添加 DeepSeek4J 依赖

4.3 配置 DeepSeek 参数

4.4 创建 Spring Boot 应用程序

4.5 编写代码调用 DeepSeek

4.6 测试集成效果

4.7 高级配置与功能

献给读者

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