SpringBoot傻瓜式集成DeepSeek

demo基础信息：jdk 21， springBoot 3.x.x

1、pom文件添加依赖
 

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.ai</groupId>
			<artifactId>spring-ai-starter-model-deepseek</artifactId>
			<version>1.0.1</version>
		</dependency>

2、配置文件添加配置

spring:
  ai:
    deepseek:
      api-key: "sk-*****"
      chat:
        options:
          model: deepseek-chat
          temperature: 0.8

3、代码实现

package com.zhh.web_demo_ai.ai;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.ai.chat.messages.AssistantMessage;
import org.springframework.ai.chat.messages.Message;
import org.springframework.ai.chat.messages.SystemMessage;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.deepseek.DeepSeekChatModel;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@Slf4j
@SpringBootTest
public class AiTest {

    @Autowired
    private DeepSeekChatModel chatModel;

    /**
     * 简单问答
     */
    @Test
    public void show(){
        String msg = chatModel.call("你好");
        System.out.println(msg);
    }

    /**
     * 根据预设词回答
     */
    @Test
    public void testWithSystemPrompt() {
        var systemMessage = new SystemMessage("你现在就是鲁迅。");
        var userMessage = new UserMessage("怎么形容今天天气很好？");
        // 将系统消息和用户消息一起作为提示词
        var prompt = new Prompt(List.of(systemMessage, userMessage));
        String msg = chatModel.call(prompt).getResult().getOutput().getText();
        System.out.println("问：" + userMessage.getText());
        System.out.println("Ai答：" + msg);
    }

    /**
     * 根据上下文回答
     */
    @Test
    public void testHistoryChat() {
        // 创建一个列表来存储对话历史
        List<Message> chatHistory = new ArrayList<>();

        // 第一轮：用户提问
        chatHistory.add(new UserMessage("我喜欢看喜剧电影，推荐3个"));
        var prompt1 = new Prompt(chatHistory);
        String msg1 = chatModel.call(prompt1).getResult().getOutput().getText();
        System.out.println("问：" + chatHistory.get(0).getText());
        System.out.println("Ai答：" + msg1);

        // 将AI的回复也加入历史
        chatHistory.add(new AssistantMessage(msg1));

        // 第二轮：用户基于AI的推荐进一步提问
        chatHistory.add(new UserMessage("再推荐2个喜剧电影"));
        var prompt2 = new Prompt(chatHistory);
        String msg2= chatModel.call(prompt2).getResult().getOutput().getText();
        System.out.println("问：" + chatHistory.get(2).getText());
        System.out.println("Ai答：" + msg2);
    }

}

效果：