Spring AI简介

在当今这样一个快速发展的技术时代，人工智能（AI）已经成为各行各业的一种标配。而作为一款主流的Java应用开发框架Spring，肯定会紧跟时代的潮流，所以，推出了Spring AI框架。

官网描述：

官网地址 Spring AI

Spring AI是一个AI工程领域的应用程序框架；
Spring AI 是 AI 工程的应用框架。其目标是将 Spring 生态系统设计原则（如可移植性和模块化设计）应用于 AI 领域，并促进使用 POJO 作为应用程序的构建块到 AI 领域。
它的目标是将Spring生态系统的设计原则应用于 AI 领域，比如Spring生态系统的可移植性和模块化设计，并促进使用 POJO 作为应用程序的构建块到 AI 领域；
Spring AI 的核心是提供了开发 AI 大模型应用所需的基本抽象模型，这些抽象拥有多种实现方式，使得开发者可以用很少的代码改动就能实现组件的轻松替换；
简言之，Spring AI 是一个 AI 工程师的应用框架，它提供了一个友好的 API 和开发 AI 应用的抽象，旨在简化 AI 大模型应用的开发工作。

发行版本

目前Spring AI 推出了一个预览版（PRE）和一个快照版（SNAPSHOT），GA版尚未发布，大家可以提前学习，等GA版发布后再真正用在项目中。
SNAPSHOT指的是快照版，会在此版本上持续更新。
PRE指的是预览版，主要提供给开发测试人员找bug，不到修改完善的。
GA指的是 General Availability，意为正式发布的版本，推荐使用（主要是稳定）

Spring AI的主要功能

第一、对主流 AI 大模型供应商提供了支持，比如：OpenAI、DeepSeek、Microsoft、Ollama、Amazon、Google HuggingFace等。
第二、支持AI大模型类型包括：聊天、文本到图像、文本到声音等。
第三、支持主流的Embedding Models（嵌入模型）和向量数据库，比如：Azure Vector Search、Chroma、Milvus、Neo4j、Redis、PineCone、PostgreSQL/PGVector 等。
第四、把 AI 大模型输出映射到简单的 Java 对象（POJOs）上。
第五、支持了函数调用（Function calling）功能。
第六、为数据工程提供 ETL（数据抽取、转换和加载）框架。
第七、支持 Spring Boot 自动配置和快速启动，便于运行 AI 模型和管理向量库。

快速入门

1 、准备DeepSeek模型

DeepSeek 是一款由深度求索所开发的 AI 人工智能大模型，其基于深度学习和多模态数据融合技术，采用先进的 Transformer 架构和跨模态协同算法，可实现对复杂文档和图像的自动化解析与结构化信息提取。

依托于最新推出的“深度思考”模式（R1），这款AI大模型在极低成本下实现了与国际顶尖模型ChatGPT-o1相媲美的性能表现，其中文理解与输出能力更是远超ChatGPT、Claude等顶尖模型。再加上极具竞争力的API定价和全面开源的策略，让这款AI大模型成功在国际上火爆出圈

如果说AI是一个广泛的概念，那么DeepSeek就是是AI领域中的一个具体产品。

DeepSeek的特点‌：

‌成本‌：DeepSeek致力于降低AI应用的成本。通过采用先进的技术和独特的模型架构，DeepSeek在保持高性能的同时，显著降低了推理和训练的成本。
‌性能‌：DeepSeek在性能上表现出色。它使用强化学习技术训练，推理过程中包含大量反思与验证，能够处理更加复杂的数据和任务。在一些benchmark测试中，其性能与OpenAI的模型相当，但推理成本远低于同类产品。
‌功能‌：DeepSeek擅长处理数学、编程和复杂逻辑推理等任务。它的推理能力源于深度思考特性，推理长度与准确率呈正相关。此外，DeepSeek还支持多模态信息处理，能够应对更加多样化的应用场景。
‌应用领域‌：DeepSeek在多个领域展现出巨大的应用潜力。无论是在医疗、教育、交通等传统领域，还是在智能制造、智慧城市等新兴领域，DeepSeek都有望发挥重要作用。

综上所述，AI是一个广泛的概念，涵盖了人工智能领域的所有技术和应用。而DeepSeek则是AI领域中的一个具体产品，它在成本、性能、功能和应用领域等方面都有着独特的特点和优势。两者之间的关系可以理解为：DeepSeek是AI领域中的一个具体实现和优秀代表。

如何使用Java集成DeepSeek：

DeepSeek 作为一款卓越的国产 AI 模型，越来越多的公司考虑在自己的应用中集成。对于 Java 应用来说，我们可以借助 Spring AI 集成 DeepSeek，非常简单方便！

1.1、DeepSeek开放平台创建API KEY

进入DeepSeek官网 DeepSeek | 深度求索点击右上角的 API开放平台

需要登陆注册。

注意事项：

Spring AI 的 openai starter 本质上是通过 RestTemplate 发请求

2、创建一个SpringBoot工程

引入依赖：

pom文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.3.8</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>org.example</groupId><artifactId>springai-deepseek</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><properties><maven.compiler.source>17</maven.compiler.source><maven.compiler.target>17</maven.compiler.target><spring-ai.version>1.0.0-M5</spring-ai.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-bom</artifactId><version>${spring-ai.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement></project>

application.properties文件：

spring.application.name=springaispring.ai.openai.api-key=sk-c36eb1189bdb4d39b12636fdfd553843spring.ai.openai.base-url=https://api.deepseek.com
spring.ai.openai.chat.options.model=deepseek-chat
spring.ai.openai.chat.options.temperature=0.7

temperature参数用于控制生成文本的多样性。

temperature参数的取值范围因不同的AI平台而有所不同：
- ‌温度参数区间在[0-1]的AI平台‌：如Claude、Cohere、智谱清言、文心一言、Kimi、豆包、百川、Mistral、MiniMax等‌。
- ‌温度参数区间在[0-2]的AI平台‌：如OpenAI、DeepSeek、Gemini、通义千问、腾讯混元、零一万物、讯飞星火、微软Phi、Grok、Llama、Nova等‌。
temperature参数的作用和影响
1. ‌影响生成文本的随机性‌：
  - ‌低temperature（接近0）‌：生成结果更确定、更可预测，适用于需要高确定性的任务，如代码生成、数学计算或正式写作。可能会导致回答较为死板，缺乏创造性‌。
  - ‌高temperature（接近2）‌：生成结果更加多样，充满创造性，适用于诗歌、故事创作或聊天机器人等任务。可能会导致结果不够精准，甚至出现胡言乱语‌。
2. ‌影响词汇选择的多样性‌：
  - ‌低temperature‌：更倾向于选择概率最高的词，生成的文本较为单一‌。
  - ‌高temperature‌：更加愿意探索概率较低的词汇，使文本更有变化，但可能降低连贯性‌。
实际应用中的调整建议
- ‌代码生成‌：temperature设置为0.2-0.5，保持确定性‌。
- ‌客服回复‌：temperature设置为0.3-0.6，平衡专业与自然‌。
- ‌创意写作‌：temperature设置为0.7-1.0，放飞想象力‌。
- ‌诗歌生成‌：temperature设置为0.8-1.2，追求意外之喜。

创建Controller

@RestController
class DeepSeekController {@Autowiredprivate OpenAiChatModel chatModel;@GetMapping("/ai/generate")public String generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "hello")String message) {String response = this.chatModel.call(message);System.out.println("response : "+response);return response;}}