最近AI如火如荼的,有个想法入职AI行业,所以直接问手中的AI工具,给了一条比较完善的路线。

架构方面我觉得可以先选择Spring Ai入手,毕竟之前是java服务端的开发,常用框架也是Spring,能减少学习成本。

确定方向以及框架,就得确定功能,先实现一个最简单的AI的调用把AI框架搭建起来。

参考地址

spring ai: https://docs.spring.io/spring-ai/reference/

DeepSeek Api文档: https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/

一、环境准备与项目初始化

  1. 环境: JDK17 、Maven3.9.9、DeepSeek API Key、Spring boot3.4.4、OpenAI、Ollama、Lombok

  2. 欢迎大家使用我搭建的开源JDK17版本脚手架可帮忙快速启动项目:https://iiiimonster.top/archives/monster-jiao-shou-jia 。

二、项目接入AI

1.引用依赖

<dependency>
    <groupId>io.springboot.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

2.设置配置

参考官网 https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/ 去配置需要的deepseek版本

配置项 说明

spring.ai.openai.api-key OpenAI API 密钥(必填)

spring.ai.openai.base-url API 端点地址(默认 https://api.openai.com/v1)

spring.ai.openai.chat.options.model 聊天模型(如 gpt-4-turbo、gpt-3.5-turbo)

spring.ai.openai.chat.options.temperature (生成文本的随机性控制)

spring.ai.openai.chat.options.portmax-tokens 最大token

 ai:
    openai:
      api-key: "sk-your-openai-api-key-here"  # 替换为你的 OpenAI API 密钥
      base-url: "https://api.deepseek.com"    # 这里使用deepseek
      chat:
        options:
          model: "DeepSeek-V3"                # 默认模型
#          temperature: 0.7                       # 生成文本的随机性控制
#          max-tokens: 500

结果

以上已经通过Spring Ai完成了对于DeepSeek的集成,下一步需要更深入的去使用 可以看 https://spring.io/projects/spring-ai。

完毕 (●'◡'●)