本文是Spring AI RAG实战指南，详细介绍了如何将DeepSeek大模型API接入Spring AI框架。内容包括DeepSeek API密钥获取、环境变量配置、pom文件依赖引入、application.yaml配置以及DeepseekChatClientAPI代码实现。文章对比了本地部署Ollama和使用第三方API两种方式，指出后者在非敏感业务场景或测试阶段的优势，并通过前端API切换(/deepseek/stream)实现满血版DeepSeek模型的功能集成。

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Spring AI 版本为1.x 最新版本：1.1.2

JDK17+

Spring Boot 3.4.8

[[Spring AI RAG 数据库实战] Spring AI 接入 Ollama DeepSeek 大模型

一文中讲了 Spring AI 通过接入 Ollama 的方式来访问本地部署的 DeepSeek 大模型。

RAG 工程回答的准确性，除了优化数据的存储和搜索的方式，也可以通过更换更聪明也就是更多参数的大模型来实现。

本地部署的大模型，通常会受限于本地服务环境，越聪明的大模型需要越多的GPU资源。

在非敏感的业务场景，或者测试阶段，可以直接使用第三方开放的 API 来快速接入实现。

Deepseek API Key 获取及环境变量配置

访问：https://platform.deepseek.com/api_keys

直接创建，并复制API KEY。

以 Windows 为例，设置环境变量。直接搜索环境变量，

点击进入，编辑环境变量

环境变量设置后，需要重启 IDEA开发工具才能生效。

可以不配置环境变量，但是需要将 API KEY 配置到代码配置中。

Deepseek API 模型能力接入

pom 文件直接引入 deepseek api 依赖

application.yaml 追加 deepseek api 配置

对应上边的环境变量配置，如果没有配置环境变量，可以直接将：api-key中的变量引用直接替换成 api key 即可。

DeepseekChatClientAPI 接入 DeepSeek

代码同前面的 OllamaChatClientAPI，唯一的区别就是注入的 ChatModel 不一样，以及相关ChatOption 不一样。

前端切换 Ollama API 为 Deepseek API

DeepSeek API 流式处理API变更为 ‘/deepseek/stream’ 。直接让 claude code 帮我改一下即可。

修改完后，直接进行测试

同样能够实现对应的效果，而且使用的是满血版本的 deepseek。

​最后

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