SpringAI更新:废弃tools方法、正式支持DeepSeek!
AI 技术发展很快,同样 AI 配套的相关技术发展也很快。这不今天刚打开 Spring AI 的官网就发现它又又又又更新了,而这次更新距离上次更新 M7 版本才不过半个月的时间,那这次 Spring AI 给我们带来了哪些惊喜呢?一起来看。
重点升级点
我们先来判断 Spring AI M8 的重点升级点:
- 废除了 tools 方法,取而代之的是 toolCallbacks 方法,写法对比如下:
- 早期版本:
// Old code in M7 - no longer works correctly in M8
chatClient.prompt("What day is tomorrow?").tools(toolCallback).call().content();
2. 最新版本:
// Updated code for M8
chatClient.prompt("What day is tomorrow?").toolCallbacks(toolCallback).call().content();
- 聊天记忆增强功能:
- 改进的 ChatMemory API,实现更灵活的对话历史管理。
- 新 ChatMemoryRepository 允许不同的存储策略。
- 添加 MessageWindowChatMemory 用于维护历史消息。
- 改进属性命名以确保跨实现的一致性。
- 支持各种存储后端:
- InMemoryChatMemoryRepository(默认)。
- JdbcChatMemoryRepository 对于关系数据库持久化支持。
- 增强的 MCP 工具回调配置:
- 在 MCP 客户端属性中添加了工具回调配置。
- 支持 MCP 服务器中的完成规范。
- 为 MCP 服务器添加了指令支持。
- 向 WebFlux 和 WebMvc 传输提供程序添加了 SSE 端点参数。
- 提示工程文档增强:
- 添加提示工程模式文档。
- 为开发人员提供有效提示设计的最佳实践。
- 包括各种用例的示例和模式。
- 向量数据库存储功能增强:
- Cosmos DB Entra ID 支持和修复:
- 为 Cosmos DB 添加了 Azure Entra ID(以前称为 Azure AD)身份验证;
- 改进 Azure 部署的安全性和身份验证选项。
- Cassandra 向量存储改进:
- 修复了 Cassandra 聊天内存中的消息顺序。
- 添加了更好的错误消息并修复了各种问题。
官方更新日志:https://spring.io/blog/2025/04/30/spring-ai-1-0-0-m8-released
DeepSeek SDK 正式发布
除了以上内容之外,官方的更新日志中没提到的,还有对于 DeepSeek SDK 的正式发布,之前版本中虽然有关于 DeepSeek 的支持,但并不是真正的支持,只是让 DeepSeek 使用 OpenAI 协议实现对 DeepSeek 的调用,而不是真正的 DeepSeek SDK 支持。
那么 OpenAI 协议和真正的 SDK 支持的区别是啥呢?
简单来说,举个简单的例子你就明白了,就是 OpenAI 相当于你上班,因为你自己没车,所以你只能蹭同事的车;而有了 SDK 的支持之后,相当于你有自己的车了,不需要在蹭别人的车了。
也就意味着,DeepSeek 可以和 OpenAI 或其他使用 OpenAI 协议的大模型并存了,之前是二选一,你(DeepSeek)使用了 OpenAI 协议,那么其他人就没办法使用 OpenAI 协议了,现在你有自己的 SDK 了,就可以和其他兼容 OpenAI 或 OpenAI 一起使用了。
DeepSeek 使用变化
DeepSeek SDK 的具体使用如下。
- 准备工作:在 DeepSeek 申请 APIKey。
- 添加依赖:
<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-deepseek-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
- 设置配置信息:
spring.ai.deepseek.api-key=YOUR_API_KEY
spring.ai.deepseek.chat.options.model=deepseek-chat
spring.ai.deepseek.chat.options.temperature=0.8
- 编写调用代码:
@RestController
public class ChatController {private final DeepSeekChatModel chatModel;@Autowiredpublic ChatController(DeepSeekChatModel chatModel) {this.chatModel = chatModel;}// 普通输出@GetMapping("/ai/generate")public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {return Map.of("generation", chatModel.call(message));}// 流式输出@GetMapping("/ai/generateStream")public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {var prompt = new Prompt(new UserMessage(message));return chatModel.stream(prompt);}
}
小结
AI 发展速度很快,对各行各业的影响也很大,充分了解和掌握 AI 知识,对日常工作提效或以后跳槽都有很大的帮助,让我们一起行动起来,拥抱这场 AI 盛宴吧。
本文已收录到我的技术小站 www.javacn.site,其中包含的内容有:Spring AI、LangChain4j、Dify、Agent、MCP、Function Call、RAG、向量数据库、Prompt、多模态、向量数据库、嵌入模型等内容。
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