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
环境: JDK17 、Maven3.9.9、DeepSeek API Key、Spring boot3.4.4、OpenAI、Ollama、Lombok
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 (●'◡'●)