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Spring AI 开发本地deepseek对话快速上手笔记

news 来源：原创 2025/7/5 0:24:13

Spring AI

Spring AI是一个旨在推进生成式人工智能应用程序发展的项目，Spring AI的核心目标是提供高度抽象化的组件，作为开发AI应用程序的基础，使得开发者能够以最少的代码改动便捷地交换和优化功能模块‌

在开发之前先得引入大模型，这里选择deepseek

至于导入deepseek，咱这里选用ollama 大模型工具来进行本地化部署和管理

ollama下载与启动

进入ollama官网：Ollama

下载对应版本

直接install

deepseek模型下载

下载deepseek模型，这里选择的是r1:8b版本的，各位可以根据自己的电脑配置进行选择

执行ollama run deepseek-r1:8b

看到显示了success即运行成功

spring依赖引入

         <!-- WebFlux 响应式支持 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId></dependency><!--ollama spring ai依赖--><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId><version>1.0.0-M6</version></dependency><!-- Swagger3-knife4j依赖 --><dependency><groupId>com.github.xiaoymin</groupId><artifactId>knife4j-openapi3-jakarta-spring-boot-starter</artifactId><version>4.5.0</version></dependency>

ChatbotController

简单对话直接返回

@Slf4j
@RestController
public class ChatBotController {//注入模型，配置文件中的模型，或者可以在方法中指定模型@Resourceprivate OllamaChatModel model;
@GetMapping("/chat")public String chat(@RequestParam("message") String message){String call = model.call(message);System.out.println(call);return call;}}

启动

postman请求

@Slf4j
@RestController
public class ChatBotController {
//注入模型，配置文件中的模型，或者可以在方法中指定模型@Resourceprivate OllamaChatModel model;
@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;//引入存储消息服务@Resourceprivate ChatService chatService;@GetMapping(value = "/streamChat", produces = "text/event-stream;charset=UTF-8")public Flux<String> streamChat(@RequestParam("message")String message,@RequestParam String sessionId){Long userId = UserHolder.getUser().getId();return Flux.concat(processAnswering(message, sessionId, userId));}/*** 处理回答阶段*/private Flux<String> processAnswering(String message, String sessionId, Long userId) {return buildPromptWithContext(sessionId, message).flatMapMany(prompt ->model.stream(prompt).index().map(tuple -> {// 第一个消息添加标识if (tuple.getT1() == 0L) {return "[ANSWER] " + tuple.getT2();}return tuple.getT2();})).doOnNext(content -> saveMessage(sessionId, userId, message, content)).delayElements(Duration.ofMillis(30));}/*** 保存消息到Redis和数据库（带事务）*/@Transactionalprotected void saveMessage(String sessionId, Long userId, String question, String answer) {
//        // 保存用户问题
//        ChatContent userMsg = new ChatContent();
//        userMsg.setSessionId(sessionId);
//        userMsg.setMessage(question);
//        chatService.save(userMsg);// 保存AI回答ChatContent aiMsg = new ChatContent();
//        aiMsg.setSessionId(sessionId);aiMsg.setReceiveUserId(userId);aiMsg.setSendUserId(Long.valueOf(sessionId));aiMsg.setMessage(answer);
//        aiMsg.setType("ASSISTANT");chatService.save(aiMsg);// 更新Redis上下文stringRedisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> {connection.lPush((CONTEXT_PREFIX + sessionId).getBytes(),question.getBytes(),answer.getBytes());connection.lTrim((CONTEXT_PREFIX + sessionId).getBytes(), 0, MAX_CONTEXT_LENGTH * 2 - 1);return null;});}
}

请求postman

可以看到返回的数据为流式的

前端引入

UI

      <div class="bot-chat-container"><!-- 聊天消息区域 --><div class="bot-chat-messages" ref="messagesContainer"><div v-for="message in bot_messages" :key="message.id":class="['message', message.sender]"><div class="avatar"><img :src="message.sender === 'user' ? userAvatar : botAvatar" alt="avatar"></div><div class="bubble"><div class="content"  v-html="renderMarkdown(message.content)"></div><!--<div class="content" v-else>{{ message.content }}</div>--><div class="status"><span class="time">{{ message.timestamp }}</span><span v-if="message.loading" class="typing-indicator"><span class="dot"></span><span class="dot"></span><span class="dot"></span></span></div></div></div></div><!-- 输入区域 --><div class="bot-input-area"><textarea v-model="inputMessage"@keydown.enter.exact.prevent="sendMessage"placeholder="输入你的消息..."></textarea><button @click="sendMessage" :disabled="isSending"><span v-if="!isSending">发送</span><span v-else class="sending-indicator"></span></button></div></div>

函数typescript

const sendMessage = async () => {if (!inputMessage.value.trim() || isSending.value) return// 用户消息const userMsg: ChatMessage = {id: Date.now().toString(),content: inputMessage.value.trim(),sender: 'user',timestamp: new Date().toLocaleTimeString()}bot_messages.push(userMsg)// 机器人响应占位const botMsg: ChatMessage = {id: `bot-${Date.now()}`,content: '',sender: 'bot',timestamp: new Date().toLocaleTimeString(),loading: true}bot_messages.push(botMsg)inputMessage.value = ''isSending.value = true// scrollToBottom()try {const sessionId = crypto.randomUUID()// const eventSource = new EventSource(`api/bot/streamChat?message=${encodeURIComponent(userMsg.content)}`)// 发起带有 Authorization 头的流式请求await fetchEventSource(`api/streamChat?message=${encodeURIComponent(userMsg.content)}&sessionId=333`, {method: 'GET',   // 或 POST（需服务端支持）headers: {'Authorization': sessionStorage.getItem("token"),  // 注入认证头 :ml-citation{ref="8" data="citationList"}},onopen(response) {if (response.ok) return;  // 连接成功throw new Error('连接失败');},onmessage(event) {// 处理流式数据（与原 EventSource 逻辑相同）const index = bot_messages.findIndex(m => m.id === botMsg.id)if (index !== -1) {bot_messages[index].content += event.databot_messages[index].loading = falsebot_messages[index].parsedContent = renderMarkdown(bot_messages[index].content)// scrollToBottom()}},onerror(err) {console.error('流式请求异常:', err);}});eventSource.onmessage = (event) => {const index = bot_messages.findIndex(m => m.id === botMsg.id)if (index !== -1) {bot_messages[index].content += event.databot_messages[index].loading = falsebot_messages[index].parsedContent = renderMarkdown(bot_messages[index].content)// scrollToBottom()}}eventSource.onerror = () => {eventSource.close()isSending.value = false}} catch (error) {console.error('Error:', error)isSending.value = false}
}

css

.bot-chat-container {display: flex;flex-direction: column;height: 100vh;background: #f5f5f5;
}.bot-chat-messages {flex: 1;overflow-y: auto;padding: 20px;background: linear-gradient(180deg, #f0f2f5 0%, #ffffff 100%);
}.message {display: flex;margin-bottom: 20px;gap: 12px;
}.message.user {flex-direction: row-reverse;
}.avatar img {width: 40px;height: 40px;border-radius: 50%;box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
}.bubble {max-width: 70%;position: relative;
}.bubble .content {padding: 12px 16px;border-radius: 12px;line-height: 1.5;font-size: 14px;
}.message.bot .content {background: white;border: 1px solid #e5e7eb;border-radius: 12px 12px 12px 4px;
}.message.user .content {background: #3875f6;color: white;border-radius: 12px 12px 4px 12px;
}.status {display: flex;align-items: center;gap: 8px;margin-top: 4px;font-size: 12px;color: #666;
}.message.user .status {justify-content: flex-end;
}.typing-indicator {display: inline-flex;gap: 4px;
}.dot {width: 6px;height: 6px;background: #999;border-radius: 50%;animation: bounce 1.4s infinite ease-in-out;
}.dot:nth-child(2) {animation-delay: 0.2s;
}.dot:nth-child(3) {animation-delay: 0.4s;
}@keyframes bounce {0%, 80%, 100% { transform: translateY(0); }40% { transform: translateY(-4px); }
}.bot-input-area {display: flex;gap: 12px;padding: 20px;border-top: 1px solid #e5e7eb;background: white;
}textarea {flex: 1;padding: 12px;border: 1px solid #e5e7eb;border-radius: 8px;resize: none;min-height: 44px;max-height: 120px;font-family: inherit;
}button {padding: 0 20px;background: #3875f6;color: white;border: none;border-radius: 8px;cursor: pointer;transition: opacity 0.2s;
}button:disabled {background: #a0aec0;cursor: not-allowed;
}.sending-indicator {display: inline-block;width: 20px;height: 20px;border: 2px solid #fff;border-top-color: transparent;border-radius: 50%;animation: spin 0.8s linear infinite;
}@keyframes spin {to { transform: rotate(360deg); }
}
.bubble :deep() pre {background: #f8f8f8;padding: 12px;border-radius: 6px;overflow-x: auto;
}.bubble :deep() code {font-family: 'JetBrains Mono', monospace;font-size: 14px;
}.bubble :deep() ul,
.bubble :deep() ol {padding-left: 20px;margin: 8px 0;
}.bubble :deep() blockquote {border-left: 4px solid #ddd;margin: 8px 0;padding-left: 12px;color: #666;
}

发送消息

至此简单的AI对话完成了

源码地址

后端：https://github.com/enjoykanyu/chat_serve

前端：https://github.com/enjoykanyu/kChat_web

觉得不错得话，可以帮点个star呀，感谢

若在执行部署过程中有任何问题，欢迎githup提issue

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AI助力：零基础开启编程之旅

一、代码调试三步解决BUG 1. 错误信息翻译指令模板： 错误诊断模式我遇到【编程语言】报错“粘贴报错信息“ 请： 用小白能懂的话解释问题本质标注可能引发该错误的三个场景给出最可能的修复方案和其他备选方案 2. 上下文分析进阶指令结合上下文代…...

编程日记 2025/6/28 23:31:05

信息学奥赛一本通 1535：【例 1】数列操作

【题目链接】 ybt 1535：【例 1】数列操作【题目考点】 1. 树状数组【解题思路】本题为树状数组模板题，维护区间和，进行单点修改，区间查询。详细讲解见：洛谷 P3374 【模板】树状数组 1（树状数组解法…...

编程日记 2025/6/28 23:51:25

MQTT协议详解：物联网通信的轻量级解决方案

MQTT协议详解：物联网通信的轻量级解决方案引言在物联网(IoT)快速发展的今天，设备间高效可靠的通信变得至关重要。MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)作为一种轻量级的发布/订阅协议，已成为物联网通信的首选解决方案。本文将深入探…...

编程日记 2025/6/29 0:43:20