Spring Boot 接入 DeepSeek API：实现智能应用的全新路径-51CTO.COM

在数字化时代，人工智能技术的飞速发展为各行业带来了前所未有的变革机遇。自然语言处理作为 AI 领域的重要分支，正逐渐渗透到我们日常生活的方方面面，从智能客服、文本生成到知识问答等应用场景，其价值不断凸显。DeepSeek 作为一种先进且功能强大的自然语言处理 API，为开发者提供了高效、精准的语言理解和生成能力。

而 Spring Boot 作为 Java 领域广受欢迎的轻量级开发框架，以其简洁、高效、易维护等特点，深受企业级应用开发者的青睐。将 Spring Boot 与 DeepSeek API 相结合，能够快速构建出具备智能语言处理能力的应用系统，为各行业的数字化转型注入新的活力，无论是提升客户服务体验、优化内容生成流程，还是增强知识管理效率，都具有广阔的前景和深远的意义。

一、接入前的准备

创建 Spring Boot 项目：可使用 Spring Initializr 工具，选择合适的依赖项，如 Spring Web 等，快速搭建项目基础结构。

二、添加依赖

在 Spring Boot 项目的 pom.xml 文件中，添加必要的依赖以支持 HTTP 请求的发送。以下为添加的依赖代码：

1<!-- Spring Boot Starter Web -->
 2<dependency>
 3    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 4    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
 5</dependency>
 6
 7<!-- Apache HttpClient -->
 8<dependency>
 9    <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
10    <artifactId>httpclient</artifactId>
11    <version>4.5.14</version>
12</dependency>1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.

添加上述依赖后，项目便具备了发送 HTTP 请求的基础能力，其中 spring-boot-starter-web 依赖提供了构建 Web 应用的相关支持，而 httpclient 依赖则用于发送自定义的 HTTP 请求，方便与 DeepSeek API 进行交互。

三、配置 API 信息

在 application.properties 文件中，配置 DeepSeek API 的相关信息，以便在代码中能够方便地获取和使用：

1deepseek.api.key=你的API Key
2deepseek.api.url=https://api.deepseek.com/v1/chat/completions1.
2.

通过在配置文件中集中管理 API 配置信息，遵循了良好的软件开发原则，提高了代码的可维护性和可配置性，同时也便于在不同环境之间切换和管理 API 相关参数。

四、编写代码

创建 DeepSeek 服务类：该类负责封装与 DeepSeek API 的交互逻辑，实现对 API 的调用并处理返回结果。以下为服务类的代码示例：

1import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
 2import org.springframework.stereotype.Service;
 3import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse;
 4import org.apache.http.client.methods.HttpPost;
 5import org.apache.http.entity.StringEntity;
 6import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;
 7import org.apache.http.impl.client.HttpClients;
 8import org.apache.http.util.EntityUtils;
 9
10@Service
11public class DeepSeekService {
12
  @Value("${deepseek.api.key}")
  private String apiKey;
15
  @Value("${deepseek.api.url}")
  private String apiUrl;
18
  public String generateText(String prompt) {
      CloseableHttpClient client = HttpClients.createDefault();
      HttpPost request = new HttpPost(apiUrl);
      request.setHeader("Content-Type", "application/json");
      request.setHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey);
24
      String requestBody = String.format(
          "{\"model\": \"deepseek-chat\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"%s\"}], \"stream\": false}",
          prompt
      );
      request.setEntity(new StringEntity(requestBody));
30
      try (CloseableHttpResponse response = client.execute(request)) {
          return EntityUtils.toString(response.getEntity());
      } catch (Exception e) {
          e.printStackTrace();
          return "Error generating text";
      }
  }
38}1.






































在上述代码中，通过 @Value 注解从配置文件中获取 API Key 和 API URL，并在 generateText 方法中，构建了符合 DeepSeek API 要求的 HTTP 请求，包括设置请求头、构建请求体等操作。然后使用 HttpClients 发送 POST 请求，并对返回的响应结果进行处理，最终返回给调用者。

创建控制器类：用于接收前端或其他客户端的请求，并调用 DeepSeek 服务类来处理请求，返回相应的结果。以下为控制器类的代码示例：

1import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
 2import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
 3import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
 4import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 5
 6@RestController
 7public class DeepSeekController {
 8
 9    @Autowired
10    private DeepSeekService deepSeekService;
11
12    @GetMapping("/askDeepSeek")
13    public String askDeepSeek(@RequestParam String question) {
14        return deepSeekService.generateText(question);
15    }
16}1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
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10.
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12.
13.
14.
15.
16.

在该控制器类中，通过 @RestController 注解标识这是一个 RESTful 风格的控制器，@GetMapping 注解定义了一个 GET 请求的映射方法，用于接收客户端传递的 question 参数，并将其作为输入传递给 DeepSeek 服务类的 generateText 方法，最终将生成的文本结果返回给客户端。

五、测试与优化

启动项目并测试：运行 Spring Boot 项目，通过浏览器或 Postman 等工具访问 http://localhost:8080/askDeepSeek?question=你的问题，查看返回的结果是否符合预期。如果返回的结果正确且完整，说明接入 DeepSeek API 成功。
优化与扩展：在实际应用中，可根据需求对代码进行优化和扩展。例如，添加异常处理机制，对可能出现的异常情况进行捕获和处理，提高系统的稳定性；使用异步调用方式，提升系统的并发处理能力；对返回结果进行格式化和解析，提取有用的信息，更好地满足业务需求。

通过以上步骤，我们成功地在 Spring Boot 项目中接入了 DeepSeek API，实现了自然语言处理的相关功能。这一过程不仅展示了 Spring Boot 与 DeepSeek API 结合的强大潜力，也为开发者提供了一个可参考的实践案例，有助于在实际项目中快速应用和推广，为构建智能应用提供有力支持。