摘要：

        本文系统梳理了大模型知识，以及与Spring AI的集成方案，涵盖本地部署、云服务、API调用三种模式的技术选型对比。通过DeepSeek官方API示例详解Spring AI的四种开发范式（纯Prompt/Agent/RAG/微调），并提供架构决策矩阵和性能优化技巧。

一、大模型概念

1、基本概念

        大模型(Large Language Model)是指参数量巨大(通常超过10亿)、基于Transformer架构、通过海量数据训练的深度学习模型，具有强大的语言理解和生成能力。

2、关系图

关系说明‌：

1. ‌AI‌（人工智能）是最顶层的概念
2. ‌大模型‌是AI的一个子领域，特指基于Transformer架构的大规模语言模型
3. ‌GPT‌（Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI开发的大模型系列
4. ‌DeepSeek‌是国产的大模型系列，与GPT属于同级概念
5. 最下层是各系列的具体版本

二、大模型部署模式

‌维度‌	‌本地部署‌	‌云服务部署‌	‌开放API调用‌
‌典型场景‌	高安全性/持续高并发需求	弹性需求/快速上线	低频调用/快速验证
‌数据控制权‌	完全自主	云厂商托管（部分可控）	数据需上传至第三方
‌初始成本‌	极高（百万级硬件投入）	中等（按需租用云资源）	极低（仅API调用费）
‌长期成本‌	低（3年以上摊销优势）	中高（持续计费）	高（调用量越大成本越高）
‌运维复杂度‌	高（需专业团队）	中（云平台部分托管）	无（免运维）
‌模型定制能力‌	支持全参数微调	部分支持（如LoRA微调）	不支持
‌延迟表现‌	稳定（局域网内低延迟）	依赖云服务商网络质量	受公网波动影响
‌代表方案‌	LLaMA-3/DeepSeek本地化部署	AWS Bedrock/百度文心千帆	通义千问API/GPT-4 Turbo

‌一句话总结选择建议‌：

• ‌要安全‌ → 本地部署
• ‌要灵活‌ → 云服务
• ‌要便宜（低频）‌ → 开放API

三、大模型调用

下面是 DeepSeek官网给的API调用示例代码：

from openai import OpenAI

# 初始化OpenAI客户端
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")

# 通过http调用大模型
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "Hello"},
    ],
    stream=False
)

# 打印结果
print(response.choices[0].message.content)

该实现通过OpenAI兼容接口调用deepseek-chat模型，包含系统提示词设置和温度参数调节

四、大模型应用

        大模型应用指基于‌大规模预训练模型‌（如GPT、BERT、ViT等）开发的智能化解决方案，通过海量数据训练获得泛化能力，并适配具体场景需求。其核心特点包括：

• ‌参数规模大‌：通常包含数十亿至万亿级参数
• ‌多任务泛化‌：同一模型可处理文本、图像、语音等跨模态任务
• ‌微调适配‌：通过提示工程（Prompt Engineering）或领域数据微调快速落地

大模型应用场景如下：

‌技术维度‌	‌应用场景‌	‌典型案例‌
‌文本分析‌	金融舆情监控	实时分析新闻/社交媒体的企业负面情绪（如Bloomberg Terminal）
	法律合同审查	自动识别条款漏洞（如ROSS Intelligence）
	科研文献挖掘	跨论文关联创新点（如Scite.ai）
‌多模态‌	医疗影像报告生成	CT扫描图→结构化诊断报告（如联影智能uAI）
	工业质检增强	X光+可见光融合检测电池缺陷（如宁德时代）
	教育AR互动	扫描课本插图→3D模型演示（如百度AR课堂）
‌机器人应用‌	仓储分拣机器人	语音指令"优先处理红色包裹"→动作执行（如极智嘉机器人）
	手术辅助机械臂	根据术中超声图像自动调整切除范围（如达芬奇手术机器人）
	家庭服务机器人	理解"把可乐放冰箱第二层"的复杂指令
‌智能体‌	虚拟数字员工	银行年报数据→自动生成PPT+讲解视频（如度小满）
	游戏NPC	基于玩家行为动态生成剧情分支（如《逆水寒》GPT-NPC）
	编程助手	自然语言描述→生成可运行代码（如GitHub Copilot）
‌自动驾驶‌	复杂场景决策	识别"交警手势"并生成避让路径（如Waymo）
	乘客交互系统	多模态理解"空调太冷+手指调温动作"（如小鹏XNGP）
	仿真测试	自动生成极端天气测试场景（如CARLA仿真平台）

五、AI应用开发的架构

1. 纯Prompt问答架构

定义：通过自然语言指令直接调用大模型完成任务的零样本（zero-shot）交互模式。

特征：

• 无代码侵入性
• 响应速度最快（200-500ms）
• 输出结果不可控性强

应用场景‌：

• 客服自动回复（简单咨询）
• 内容生成（社交媒体文案）
• 快速知识问答（常识类问题）

2. Agent+Function Calling架构

‌定义‌：大模型作为决策中枢，动态调用工具/API的智能体系统

‌特征‌：

• 具备工具使用能力
• 支持多轮复杂任务
• 需预定义工具描述（OpenAI格式）

‌

函数认知的来源‌

• ‌预训练知识‌：基础模型通过代码数据训练获得通用API调用模式理解（如HTTP请求格式）
• ‌工具描述注入‌：调用前需向模型提供工具说明书（OpenAI格式示例）：

tools = [{
    "name": "weather_api",
    "description": "查询指定城市未来天气",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "city": {"type": "string", "description": "城市名称"},
            "date": {"type": "string", "format": "date"}
        }
    }
}]

应用场景‌：

• 智能旅行规划
• 跨系统办公自动化
• 金融数据实时分析

3. RAG架构（检索增强生成）

‌定义‌：结合外部知识库检索与大模型生成的混合架构

‌特征‌：

• 知识可实时更新
• 回答准确性显著提升
• 需向量数据库支持

‌角色职责说明

角色	职责	典型组件示例
用户	发起自然语言请求	终端用户/API调用方
AI应用	路由请求+组装上下文	FastAPI/Flask应用
大模型	内容生成/决策制定	GPT-4/DeepSeek
知识库	存储&检索结构化数据	Elasticsearch

应用场景‌：

• 企业知识库问答
• 法律条文查询
• 医疗诊断支持系统

4. Fine-tuning架构

‌定义‌：通过领域数据微调基础模型参数的深度定制方案

‌特征‌：

• 训练成本高（GPU小时计费）
• 领域适应性强

‌应用场景‌：

• 专业术语翻译（如法律文书）
• 行业报告生成（金融/能源）
• 方言语音识别

5. 架构对比矩阵

架构类型	开发成本	知识时效性	适合场景
纯Prompt	★☆☆☆☆	依赖预训练	简单问答
Agent+Function	★★★☆☆	实时	复杂流程
RAG	★★☆☆☆	可更新	知识密集型
Fine-tuning	★★★★★	训练时固化	专业领域

‌技术选型建议‌：

• 验证阶段：从纯Prompt开始
• 数据敏感场景：优先RAG
• 流程自动化：选择Agent
• 长期专业需求：考虑微调

六、spring AI 开发指南

1. ‌Spring AI核心概念‌

• ‌定位‌：Spring生态对大模型能力的标准化集成方案
• ‌核心组件‌：
  • AiClient：统一接口（支持OpenAI/Azure/Bedrock等）
  • PromptTemplate：动态提示词模板
  • AiResponse：标准化响应封装
• ‌架构优势‌：

注意：Spring AI支持DeepSeek，但架构图中未体现，是由于DeepSeek应归类于OpenAI分支下（因其采用OpenAI兼容接口）。

2. ‌快速集成示例‌

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_KEY}
      base-url: https://api.deepseek.com
      chat:
        model: deepseek-chat
        temperature: 0.7

3. ‌四种开发模式实现‌

3.1 纯Prompt模式

@RestController
public class ChatController {
    @Autowired
    private AiClient aiClient;

    @GetMapping("/ask")
    public String ask(@RequestParam String question) {
        Prompt prompt = new Prompt(question);
        return aiClient.generate(prompt).getGeneration().getText();
    }
}

3.2 Function Calling模式

@Bean
public FunctionCallback weatherFunction() {
    return new FunctionCallback(
        "weather_api",  // 函数名称
        """
        {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {"type": "string"}  // 定义输入参数（大模型生成）
            }
        }
        """
    ) {
        @Override
        public Object apply(Object input) {
            // 解析 input（JSON 格式），调用真实天气 API
            String city = ((Map<String, String>) input).get("city");
            return fetchWeatherFromAPI(city); // 返回天气数据
        }
    };
}

3.3 RAG集成方案

@Bean
public VectorStore vectorStore() {
    return new PineconeVectorStore(
        pineconeClient,      // 连接 Pinecone 云服务
        "knowledge-index"    // 向量索引名称
    );
}

@Bean
public Retriever retriever() {
    return new VectorStoreRetriever(vectorStore(), 3); // 返回 Top-3 相似结果
}

3.4 微调适配方案

@Bean
public FineTuningClient fineTuningClient() {
    return new OpenAiFineTuningClient(openAiApi); // 创建 OpenAI 微调客户端
}

• 核心用途‌：允许你上传自定义数据集，对 OpenAI 的基础模型（如 GPT-3.5-turbo）进行微调，生成专属领域的定制模型。

4. ‌架构对比选择‌

需求场景	Spring AI方案	代码示例片段
快速原型开发	@EnableAiClients	自动注入AiClient
复杂业务流程	AiFunctionRegistry	动态工具注册
知识密集型问答	VectorStoreRetriever	混合检索+生成
领域专业术语	FineTuningJobLauncher	提交微调任务

展望趋势‌

        随着Spring AI对国产大模型支持度提升，DeepSeek等本土方案将更深度融入Java开发生态。