SpringAI与DeepSeek大模型应用开发其四：对话机器人初涉

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4 SpringAI入门：对话机器人

4.1 快速上手

4.1.1 创建项目

新建一个SpringBoot项目，勾选Web、MySQL驱动、Ollama：

此处插入图片描述

SpringAI与DeepSeek大模型应用开发其四：对话机器人初涉

" />

此处插入图片描述

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" />

项目结构：
- 将application.properties更改为application.yaml；
- 后续把chatrobot文件夹重命名为ai；

此处插入图片描述

SpringAI与DeepSeek大模型应用开发其四：对话机器人初涉

" />

初始pom.xml内容：

<?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 https://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>3.4.4</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.shisan</groupId>
    <artifactId>chat-robot</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>chat-robot</name>
    <description>chat-robot</description>
    <url/>
    <licenses>
        <license/>
    </licenses>
    <developers>
        <developer/>
    </developers>
    <scm>
        <connection/>
        <developerConnection/>
        <tag/>
        <url/>
    </scm>
    <properties>
        <java.version>17</java.version>
        <spring-ai.version>1.0.0-M6</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-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </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>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

4.1.2 引入依赖

SpringAI很好地适配了SpringBoot的自动装配机制，并且为不同的大模型提供了对应的starter，例如：
- Anthropic：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-anthropic-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

* Azure OpenAI：

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

* DeepSeek：

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

* Hugging Face：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-huggingface-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

* Ollama：

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

* OpenAI：

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

可根据所选平台选择引入相应依赖，此处以Ollama为例；
- 因4.1.1创建项目时已勾选依赖，后续步骤可略过；
- 在项目pom.xml中添加spring-ai版本信息：

<spring-ai.version>1.0.0-M6</spring-ai.version>

接着添加spring-ai的依赖管理项：

<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>

最后引入spring-ai-ollama的依赖：

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

为方便后续开发，手动引入Lombok依赖==（此步骤不可省略）==：

<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <version>1.18.22</version>
</dependency>

* 注意：切勿使用start.spring.io提供的lombok，存在bug！

完整依赖如下：

<?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 https://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>3.4.4</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.shisan</groupId>
    <artifactId>chat-robot</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>chat-robot</name>
    <description>chat-robot</description>
    <url/>
    <licenses>
        <license/>
    </licenses>
    <developers>
        <developer/>
    </developers>
    <scm>
        <connection/>
        <developerConnection/>
        <tag/>
        <url/>
    </scm>
    <properties>
        <java.version>17</java.version>
        <spring-ai.version>1.0.0-M6</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-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.22</version>
        </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>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

4.1.3 配置模型信息

在配置文件中配置模型相关参数，以Ollama为例：

spring:
  application:
    name: chart-robot
  ai:
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434 # ollama服务地址，默认值如此
      chat:
        model: deepseek-r1:14b # 模型名称
        options:
          temperature: 0.8 # 模型温度，影响生成结果随机性，值越小越稳定

4.1.4 ChatClient

ChatClient封装了与AI大模型对话的各类API，支持同步或响应式交互；
使用前需声明ChatClient；
在com.shisan.ai.config包下新建CommonConfiguration类：

此处插入图片描述

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代码：

package com.shisan.ai.config;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class CommonConfiguration {

    // 注意参数中的model为使用的模型，此处用Ollama，也可选用OpenAIChatModel
    @Bean
    public ChatClient chatClient(OllamaChatModel model) {
        return ChatClient.builder(model) // 创建ChatClient工厂
                .build(); // 构建ChatClient实例
    }
}

* `ChatClient.builder`：获取`ChatClient.Builder`工厂对象，可自由选择模型并添加自定义配置；
* `OllamaChatModel`：引入ollama starter后可自动注入，同理OpenAI也可如此使用。

4.1.5 同步调用

定义Controller，接收用户提示词，发送给大模型并返回结果；

此处插入图片描述

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代码：

package com.shisan.ai.controller;

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RequiredArgsConstructor
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {

    private final ChatClient chatClient;
    // 请求方式和路径勿改，后续需与前端联调
    @RequestMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String prompt) {
        return chatClient
                .prompt(prompt) // 传入用户提示词
                .call() // 同步请求，待AI全部输出后返回结果
                .content(); // 返回响应内容
    }
}

* 基于`call()`方法的调用为同步调用，需所有响应结果返回后才返回前端；

启动项目，浏览器访问：http://localhost:8080/ai/chat?prompt=你好；

此处插入图片描述

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4.1.6 流式调用

同步调用需长时间等待页面才见结果，用户体验差。可改进为流式调用；
- SpringAI用WebFlux技术实现流式调用；
- 修改ChatController中的chat方法：

// 注意返回值为Flux<String>，即流式结果，需设定响应类型和编码，否则前端乱码
@RequestMapping(value = "/chat", produces = "text/html;charset=UTF-8")
public Flux<String> chat(@RequestParam String prompt) {
    return chatClient
            .prompt(prompt)
            .stream() // 流式调用
            .content();
}

重启测试，再次访问：

此处插入图片描述

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4.17 System设定

询问AI你是谁时，它会回答是DeepSeek-R1，这是大模型底层设定。若要让AI按新设定工作，需设置System背景信息；
SpringAI中设置System信息简便，创建ChatClient时指定即可；
修改CommonConfiguration中代码，给ChatClient设定默认System信息：

@Bean
public ChatClient chatClient(OllamaChatModel model) {
    return ChatClient
            .builder(model) // 创建ChatClient工厂实例
            .defaultSystem("你是邓超，请以邓超的口吻回答用户的问题。")
            .defaultAdvisors(new SimpleLoggerAdvisor())
            .build(); // 构建ChatClient实例

}

再次询问“你是谁？”

此处插入图片描述

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* 以上回答由DeepSeek的**深度思考** 内+最终回答组成。

4.2 日志功能

默认情况下，AI交互不记录日志，不便调试。

4.2.1 Advisor

SpringAI基于AOP机制实现与大模型对话过程的增强、拦截、修改等功能，所有增强通知需实现Advisor接口；

此处插入图片描述

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Spring提供一些Advisor默认实现，实现基本增强功能：

此处插入图片描述

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* `SimpleLoggerAdvisor`：日志记录Advisor；
* `MessageChatMemoryAdvisor`：会话记忆Advisor；
* `QuestionAnswerAdvisor`：实现RAG的Advisor；

也可自定义Advisor，具体参考：Advisors API :: Spring AI Reference。

4.2.2 添加日志Advisor

修改CommonConfiguration，给ChatClient添加日志Advisor：

@Bean
public ChatClient chatClient(OllamaChatModel model) {
    return ChatClient
        .builder(model) // 创建ChatClient工厂实例
        .defaultSystem("你是邓超，请以邓超的口吻回答用户的问题。")
        .defaultAdvisors(new SimpleLoggerAdvisor()) // 添加默认Advisor，记录日志
        .build(); // 构建ChatClient实例
}

4.2.3 修改日志级别

在application.yaml中添加日志配置，修改日志级别：

logging:
  level:
    org.springframework.ai.chat.client.advisor: debug # AI对话日志级别
    com.shisan.ai: debug # 本项目日志级别

重启项目，再次聊天可在IDEA运行控制台看到AI对话日志信息；

此处插入图片描述

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4.3 对接前端

*

版权声明：程序员胖胖胖虎阿发表于 2025年6月18日上午11:07。
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