springai 整合 deepseek

### 整合 SpringAI 和 DeepSeek 框架 为了实现高效且稳定的深度学习推理服务，可以利用 SpringAI 提供的工具来简化 AI 模型集成过程，并通过 Deepseek 实现高性能推理能力。具体来说，在项目中引入这两个库之后，可以通过配置文件指定所使用的模型路径以及参数设置[^1]。 #### 配置依赖项 首先需要在 `pom.xml` 文件里添加对于两个框架的支持： ```xml <dependencies> <!-- 引入Spring Boot Starter --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <!-- 添加Spring AI支持 --> <dependency> <groupId>com.example.springai</groupId> <artifactId>spring-ai-core</artifactId> <version>${spring.ai.version}</version> </dependency> <!-- 加入Deepseek作为推理引擎 --> <dependency> <groupId>io.deepseek</groupId> <artifactId>deepseek-inference-client</artifactId> <version>${deepseek.version}</version> </dependency> </dependencies> ``` #### 创建应用入口类 定义应用程序启动器并加载必要的组件和服务： ```java @SpringBootApplication public class AiApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(AiApplication.class, args); } } ``` #### 定义问答接口 创建 RESTful Web Service 来接收外部请求并将问题传递给内部处理逻辑： ```java @RestController @RequestMapping("/api/v1/qna") public class QnAController { @Autowired private QuestionAnsweringService qaService; @PostMapping("") ResponseEntity<String> answerQuestion(@RequestBody String question){ try{ var response = qaService.getAnswer(question); return new ResponseEntity<>(response, HttpStatus.OK); } catch (Exception e){ return new ResponseEntity<>("Error occurred",HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR); } } } ``` #### 构建问答业务层 编写具体的业务逻辑代码片段，负责调用底层API完成实际的任务执行： ```java @Service public class QuestionAnsweringServiceImpl implements QuestionAnsweringService{ @Override public String getAnswer(String inputText)throws Exception{ // 使用Spring AI封装好的方法获取预训练模型实例 Model model = Models.loadModel("path/to/model"); // 初始化Deepseek客户端对象以便于发起远程调用 InferenceClient client=new DefaultInferenceClient(); // 准备输入数据结构体 Map<String,Object> inputData=Maps.newHashMap(); inputData.put("input_text",inputText); // 发送异步请求等待返回结果 Future<PredictionResult> futurePrediction= client.predictAsync(model,inputData); PredictionResult result=futurePrediction.get(); // 解析预测输出得到最终答案字符串形式 return Objects.toString(result.getData().get("output_text")); } } ``` 上述代码展示了如何基于 SpringBoot 平台搭建起一套完整的问答系统架构，其中融合了来自 SpringAI 的便捷性和 Deepseek 的强大性能优势。