springboot+srpingai集成deepseek医疗

### 如何在 Spring Boot 和 Spring AI 中集成 DeepSeek 进行医疗应用开发 #### 项目初始化与依赖设置 为了使应用程序具备利用 DeepSeek 提供的强大自然语言处理能力，在项目的 `pom.xml` 文件中引入必要的依赖项是第一步。对于希望快速启动并运行的应用来说，添加如下所示的 Maven 依赖可以满足需求： ```xml <dependencies> <!-- Web Starter --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- OpenAI Integration Starter --> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <!-- Ollama Integration Starter, if required --> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId> </dependency> </dependencies> ``` 这些依赖允许开发者轻松接入像 DeepSeek 这样的先进的人工智能服务[^1]。 #### 配置 DeepSeek 参数 完成上述依赖配置之后，下一步是在 `application.properties` 或者 `application.yml` 文件里定义连接至 DeepSeek API 的必要属性。这通常涉及到指定API密钥和其他可能影响请求行为的服务端点URL等信息。例如： ```yaml spring: ai: openai: api-key: YOUR_API_KEY_HERE base-url: https://api.deepseek.com/v1/ ``` 此部分的具体内容取决于所使用的DeepSeek版本及其文档中的指导说明[^3]。 #### 创建控制器和服务层逻辑 有了基础架构的支持后，就可以着手编写业务逻辑了。创建一个新的RESTful风格的Controller类用于接收来自前端或其他系统的HTTP请求，并通过Service对象调用DeepSeek的相关接口获取响应数据。下面是一个简单的例子展示如何实现这一点： ```java @RestController @RequestMapping("/medical") public class MedicalChatbotController { @Autowired private ChatCompletionService chatCompletionService; @PostMapping("/ask") public ResponseEntity<String> askQuestion(@RequestBody String question){ try { var response = chatCompletionService.create(new CreateChatCompletionRequest(question)); return new ResponseEntity<>(response.getChoices().get(0).getText(), HttpStatus.OK); } catch (Exception e) { return new ResponseEntity<>("Error processing request", HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR); } } } ``` 这段代码展示了怎样封装一次向DeepSeek发起询问的过程，并将得到的结果返回给客户端[^2]。 #### 测试与优化 最后一步是对整个流程进行全面测试，确保各个组件之间协同工作良好。随着应用场景复杂度增加，还应该考虑性能瓶颈以及安全性方面的问题，比如速率限制、错误重试机制等等。 ---