Spring Boot整合DeepSeek实现AI对话的 流式请求

### 集成 DeepSeek 实现流式 AI 对话 为了在 Spring Boot 项目中集成 DeepSeek 并实现流式的 AI 对话功能，可以按照如下方式操作： #### 添加依赖项 首先，在 `pom.xml` 文件中添加必要的 Maven 依赖来支持与 DeepSeek 和 WebSocket 的交互。 ```xml <dependencies> <!-- Spring Boot Starter Web --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- Spring Boot Starter WebSocket --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId> </dependency> <!-- spring-ai-openai-spring-boot-starter for DeepSeek integration --> <dependency> <groupId>com.spring.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId> <version>${latest.version}</version> </dependency> </dependencies> ``` 此部分配置确保应用程序能够通过 HTTP 请求访问外部 API，并且可以通过 WebSocket 进行实时通信[^1]。 #### 创建配置类 接着创建一个 Java 类用于加载并管理连接到 DeepSeek 所需的各项参数。这通常涉及到设置 API 密钥和其他可能影响请求行为的选项。 ```java @Configuration @ConfigurationProperties(prefix = "deepseek") @Data public class DeepSeekConfig { private String apiKey; @Bean public ClientV4 getDeepSeekClient() { return new ClientV4.Builder(apiKey).build(); } } ``` 这段代码定义了一个名为 `DeepSeekConfig` 的 Bean 来存储和提供给其他组件使用的客户端实例[^4]。 #### 构建控制器处理请求 最后一步是在应用内构建 RESTful 或者基于 WebSocket 的接口以便前端或其他服务发起对话请求。这里展示的是简单的 REST 控制器例子，它接收消息并通过 DeepSeek 发送出去获取回复。 ```java @RestController @RequestMapping("/api/chat") public class ChatController { private final ClientV4 deepSeekClient; public ChatController(ClientV4 deepSeekClient) { this.deepSeekClient = deepSeekClient; } @PostMapping("/stream") public ResponseEntity<StreamingHttpResponse> streamChat(@RequestBody Map<String, Object> requestMap) throws Exception { // Prepare the chat completion request with streaming enabled. var responseStream = deepSeekClient.createChatCompletion( CreateChatCompletionRequest.builder() .model("text-davinci-003") .messages(List.of(new Message("user", (String)requestMap.get("message")), new Message("assistant",""))) .stream(true) .build()); StreamingHttpResponse response = new StreamingHttpResponse(responseStream); return ResponseEntity.ok().contentType(MediaType.TEXT_EVENT_STREAM).body(response); } } ``` 上述代码片段展示了如何利用 `@RestController` 注解建立一个新的端点 `/api/chat/stream` 接收 POST 方法传入的消息体作为输入数据发送至 DeepSeek，并开启流模式返回结果[^2]。