摘要：

????????本文系統梳理了大模型知識，以及與Spring AI的集成方案，涵蓋本地部署、云服務、API調用三種模式的技術選型對比。通過DeepSeek官方API示例詳解Spring AI的四種開發范式（純Prompt/Agent/RAG/微調），并提供架構決策矩陣和性能優化技巧。

一、大模型概念

1、基本概念

????????大模型(Large Language Model)是指參數量巨大(通常超過10億)、基于Transformer架構、通過海量數據訓練的深度學習模型，具有強大的語言理解和生成能力。

2、關系圖

關系說明?：

1. ?AI?（人工智能）是最頂層的概念
2. ?大模型?是AI的一個子領域，特指基于Transformer架構的大規模語言模型
3. ?GPT?（Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI開發的大模型系列
4. ?DeepSeek?是國產的大模型系列，與GPT屬于同級概念
5. 最下層是各系列的具體版本

二、大模型部署模式

?一句話總結選擇建議?：

• ?要安全? → 本地部署
• ?要靈活? → 云服務
• ?要便宜（低頻）? → 開放API

三、大模型調用

下面是 DeepSeek官網給的API調用示例代碼：

from openai import OpenAI# 初始化OpenAI客戶端
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")# 通過http調用大模型
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},{"role": "user", "content": "Hello"},],stream=False
)# 打印結果
print(response.choices[0].message.content)

該實現通過OpenAI兼容接口調用deepseek-chat模型，包含系統提示詞設置和溫度參數調節

四、大模型應用

????????大模型應用指基于?大規模預訓練模型?（如GPT、BERT、ViT等）開發的智能化解決方案，通過海量數據訓練獲得泛化能力，并適配具體場景需求。其核心特點包括：

• ?參數規模大?：通常包含數十億至萬億級參數
• ?多任務泛化?：同一模型可處理文本、圖像、語音等跨模態任務
• ?微調適配?：通過提示工程（Prompt Engineering）或領域數據微調快速落地

大模型應用場景如下：

五、AI應用開發的架構

1. 純Prompt問答架構

定義：通過自然語言指令直接調用大模型完成任務的零樣本（zero-shot）交互模式。

特征：

• 無代碼侵入性
• 響應速度最快（200-500ms）
• 輸出結果不可控性強

應用場景?：

• 客服自動回復（簡單咨詢）
• 內容生成（社交媒體文案）
• 快速知識問答（常識類問題）

2. Agent+Function Calling架構

?定義?：大模型作為決策中樞，動態調用工具/API的智能體系統

?特征?：

• 具備工具使用能力
• 支持多輪復雜任務
• 需預定義工具描述（OpenAI格式）

?

函數認知的來源?

• ?預訓練知識?：基礎模型通過代碼數據訓練獲得通用API調用模式理解（如HTTP請求格式）
• ?工具描述注入?：調用前需向模型提供工具說明書（OpenAI格式示例）：

tools = [{"name": "weather_api","description": "查詢指定城市未來天氣","parameters": {"type": "object","properties": {"city": {"type": "string", "description": "城市名稱"},"date": {"type": "string", "format": "date"}}}
}]

應用場景?：

• 智能旅行規劃
• 跨系統辦公自動化
• 金融數據實時分析

3. RAG架構（檢索增強生成）

?定義?：結合外部知識庫檢索與大模型生成的混合架構

?特征?：

• 知識可實時更新
• 回答準確性顯著提升
• 需向量數據庫支持

?角色職責說明

應用場景?：

• 企業知識庫問答
• 法律條文查詢
• 醫療診斷支持系統

4. Fine-tuning架構

?定義?：通過領域數據微調基礎模型參數的深度定制方案

?特征?：

• 訓練成本高（GPU小時計費）
• 領域適應性強

?應用場景?：

• 專業術語翻譯（如法律文書）
• 行業報告生成（金融/能源）
• 方言語音識別

5. 架構對比矩陣

?技術選型建議?：

• 驗證階段：從純Prompt開始
• 數據敏感場景：優先RAG
• 流程自動化：選擇Agent
• 長期專業需求：考慮微調

六、spring AI 開發指南

1. ?Spring AI核心概念?

• ?定位?：Spring生態對大模型能力的標準化集成方案
• ?核心組件?：
  • AiClient：統一接口（支持OpenAI/Azure/Bedrock等）
  • PromptTemplate：動態提示詞模板
  • AiResponse：標準化響應封裝
• ?架構優勢?：

注意：Spring AI支持DeepSeek，但架構圖中未體現，是由于DeepSeek應歸類于OpenAI分支下（因其采用OpenAI兼容接口）。

2. ?快速集成示例?

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

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_KEY}
      base-url: https://api.deepseek.com
      chat:
        model: deepseek-chat
        temperature: 0.7

3. ?四種開發模式實現?

3.1 純Prompt模式

@RestController
public class ChatController {@Autowiredprivate AiClient aiClient;@GetMapping("/ask")public String ask(@RequestParam String question) {Prompt prompt = new Prompt(question);return aiClient.generate(prompt).getGeneration().getText();}
}

3.2 Function Calling模式

@Bean
public FunctionCallback weatherFunction() {return new FunctionCallback("weather_api",  // 函數名稱"""{"type": "object","properties": {"city": {"type": "string"}  // 定義輸入參數（大模型生成）}}""") {@Overridepublic Object apply(Object input) {// 解析 input（JSON 格式），調用真實天氣 APIString city = ((Map<String, String>) input).get("city");return fetchWeatherFromAPI(city); // 返回天氣數據}};
}

3.3 RAG集成方案

@Bean
public VectorStore vectorStore() {return new PineconeVectorStore(pineconeClient,      // 連接 Pinecone 云服務"knowledge-index"    // 向量索引名稱);
}@Bean
public Retriever retriever() {return new VectorStoreRetriever(vectorStore(), 3); // 返回 Top-3 相似結果
}

3.4 微調適配方案

@Bean
public FineTuningClient fineTuningClient() {return new OpenAiFineTuningClient(openAiApi); // 創建 OpenAI 微調客戶端
}

• 核心用途?：允許你上傳自定義數據集，對 OpenAI 的基礎模型（如 GPT-3.5-turbo）進行微調，生成專屬領域的定制模型。

4. ?架構對比選擇?

展望趨勢?

????????隨著Spring AI對國產大模型支持度提升，DeepSeek等本土方案將更深度融入Java開發生態。