一、前言

??隨著人工智能技術的飛速發展，大語言模型（LLM）在各個領域的應用越來越廣泛。DeepSeek 作為一款備受矚目的國產大語言模型，憑借其強大的自然語言處理能力和豐富的知識儲備，迅速成為業界關注的焦點。無論是文本生成、代碼編寫，還是智能問答、數據分析，DeepSeek 都展現出了巨大的潛力。

??為了更好地將 DeepSeek 的強大能力賦能到實際項目中，本文將介紹如何利用 Spring AI 和 Ollama 實現 DeepSeek 模型的調用。Spring AI 作為 Spring 生態系統中用于構建 AI 應用的框架，提供了便捷的 API 和豐富的功能，能夠幫助我們快速集成各種 AI 模型。而 Ollama 則是一個輕量級的工具，可以方便地在本地運行和管理大型語言模型，為開發者提供了更加靈活和高效的模型部署方案。

??通過本文的學習，您將掌握如何使用 Spring AI 和 Ollama 搭建一個簡單的應用，并實現對 DeepSeek 模型的調用，從而為您的項目注入更強大的 AI 能力。

二、Spring AI介紹

??Spring AI 是 Spring 生態系統中的一個新興項目，旨在為開發者提供一套簡單、統一的 API 和工具，以便更輕松地將人工智能（AI）能力集成到 Spring 應用中。隨著 AI 技術的快速發展，越來越多的企業希望將大語言模型（LLMs）、機器學習模型和其他 AI 功能融入自己的業務系統。Spring AI 應運而生，為開發者提供了一個標準化的方式來訪問和調用各種 AI 模型和服務。

主要功能：

1.大語言模型（LLMs）集成

支持調用 OpenAI、DeepSeek、Hugging Face 等主流大語言模型。
提供統一的 API 進行文本生成、對話、翻譯等任務。

2.向量數據庫支持

集成向量數據庫（如 Pinecone、Weaviate），用于存儲和檢索高維向量數據，支持語義搜索和推薦系統。

3.提示詞工程（Prompt Engineering）

提供工具和模板，幫助開發者優化與大語言模型的交互，提升模型輸出的準確性和相關性。

4.數據預處理和后處理

提供數據清洗、格式化等功能，確保輸入數據符合模型要求，并對模型輸出進行后處理。

5.可擴展性

支持自定義模型和算法，開發者可以根據需求擴展 Spring AI 的功能。

三、Ollama介紹

??Ollama 是一個輕量級、開源的工具，旨在幫助開發者更輕松地在本地運行和管理大型語言模型（LLMs）。它專注于簡化模型的部署和使用流程，使得開發者無需復雜的配置即可快速上手。Ollama 支持多種流行的開源大語言模型（如 LLaMA、Mistral、DeepSeek 等），并提供了簡單易用的命令行工具和 API，方便開發者將模型集成到自己的應用中。

??關于Ollama本地部署 DeepSeek 模型，參考我之前的文章 DeepSeek-R1本地部署詳細指南: 《DeepSeek-R1本地部署詳細指南！(Ollama+Chatbox AI+Open WebUI)》。

一定要先在本地部署 DeepSeek 模型，不然后面項目中無法使用。

四、SpringBoot項目中使用本地DeepSeek模型（代碼實戰）

整體版本SpringBoot 版本3.4.2 + JDK 17 + Ollama版本1.0.0-M6

1. 依賴引入

  <dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0.0-M6</version></dependency>

2. 添加配置

spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434spring.ai.ollama.chat.model=deepseek-r1:14b

3. 調用模型測試

@SpringBootTest(classes = AIdemoApplication.class)
public class OllamaTestDemo {@Autowiredprivate OllamaChatModel ollamaChatModel;@Testpublic void startOllama() {String prompt = "hello";System.out.println("開始。。。");String callResult = ollamaChatModel.call(prompt);System.out.println(callResult);}
}

4. 測試結果

Hello! How can I assist you today?

5. 在測試一個問題

@SpringBootTest(classes = AIdemoApplication.class)
public class OllamaTestDemo {@Autowiredprivate OllamaChatModel ollamaChatModel;@Testpublic void startOllama() {String prompt = "請將下面的文字翻譯成英文：";String message = "今天天氣真好。";System.out.println("開始。。。");String callResult = ollamaChatModel.call(prompt + " " + message);System.out.println(callResult);}
}

五、總結

??Spring AI作為Spring生態系統中的一個重要組成部分，專注于提供人工智能相關的服務和支持，為開發者提供了便捷的開發環境和豐富的功能接口。而Ollama工具則以其強大的大型語言模型（LLMs）支持能力而著稱，使得用戶能夠在本地環境中輕松運行各種LLMs，并享受其帶來的高效和安全性。