文章目录
- Pre
- 概述
- 一、入口：
ChatModel.call(String message) - 二、模型实现层：
DeepSeekChatModel.internalCall
- 步骤 a：
createRequest—— 构建 API 请求体 - 步骤 b：
retryTemplate.execute(...)—— 安全可靠的远程调用 - 步骤 c：
deepSeekApi.chatCompletionEntity—— 实际 HTTP 请求
- 三、响应处理与返回
- 四、整体调用链路图
- 五、总结
大模型开发 - 01 Spring AI 核心特性一览
大模型开发 - 02 Spring AI Concepts
大模型开发 - 03 QuickStart_借助DeepSeekChatModel实现Spring AI 集成 DeepSeek
在构建基于大语言模型（LLM）的 AI 应用时，Spring AI 提供了一套简洁而强大的抽象层，使得开发者可以轻松集成各类模型服务（如 DeepSeek、OpenAI、Anthropic 等）。本文将深入剖析 Spring AI 中调用 DeepSeek 模型的完整调用链路，帮助你理解从一句简单的 到实际发起远程 HTTP 请求的全过程。
Spring AI 的 接口定义了一个默认方法：
这个方法是开发者最常用的入口。它做了三件事：
- 将原始字符串消息封装为 对象
是 Spring AI 中表示“提示词”的核心数据结构，内部包含一个或多个 （如 、、 等），用于构建对话上下文。 - 调用重载的 方法
该方法由具体实现类（如 ）提供，返回一个 。 - 提取生成结果并返回纯文本
从响应中取出第一个 的输出文本，若为空则返回空字符串。
关键点： 是连接用户输入与模型 API 的桥梁，它将自然语言消息结构化为模型可理解的格式。
当调用 时，实际执行的是其内部方法 ：
（省略部分无关代码）
这个方法是整个调用流程的核心，可分为三个关键步骤：
将 Spring AI 的 对象转换为 DeepSeek API 所需的 。该请求体通常包含：
- ：指定使用的模型（如 ）
- ：从 中提取的 列表，转换为 DeepSeek 兼容的格式（如 ）
- 、 等可选参数
设计亮点：通过适配器模式，Spring AI 屏蔽了不同模型 API 的差异，开发者只需关注统一的 结构。
Spring AI 利用 Spring Retry 模板封装了网络调用，确保在临时故障（如网络抖动、限流）时自动重试：
这行代码背后是健壮的容错机制，极大提升了生产环境的稳定性。
是一个基于 Spring 的 封装的客户端：
这里使用了现代、声明式的 （Spring 6+ 推荐），相比传统的 更简洁、类型安全。
远程调用成功后，API 返回的 JSON 被反序列化为 对象。Spring AI 会：
- 从响应中提取生成的文本（通常在 ）
- 封装为 对象
- 构建 ，包含：
- 生成结果列表（）
- Token 使用统计（）
- 设置到 （用于指标监控、链路追踪等）
最终， 返回 ，而最外层的 则提取纯文本返回给用户。
- 抽象统一：Spring AI 通过 // 等抽象，实现了“一次编写，多模型切换”的能力。
- 生产就绪：内置重试、可观测性（Observation）、错误处理，适合企业级应用。
- 扩展性强：开发者可自定义 、、甚至替换底层 。
理解这一调用流程，不仅能帮助你更好地调试和优化 AI 应用，也为后续集成其他模型（如通义千问、Moonshot）打下坚实基础。
建议：在实际项目中，可结合 和 Micrometer 实现对 LLM 调用的耗时、Token 消耗、错误率等指标的监控。
参考：
- Spring AI 官方文档：https://docs.spring.io/spring-ai/reference/
- DeepSeek API 文档：https://platform.deepseek.com/api-docs/
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