Spring Boot 3.x 集成 DeepSeek 大模型实战：打造企业级 AI 对话与 RAG 知识库系统

前言

随着 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 等国产大模型的横空出世，AI 开发门槛大幅降低。作为 Java 后端开发者，如何将 LLM（大语言模型）集成到现有的 Spring Boot 微服务体系中？本文将从零到一，手把手带你：

1. 在 Spring Boot 3.x 中集成 DeepSeek API（兼容 OpenAI 协议）
2. 实现流式对话（SSE）、多轮上下文管理
3. 借助 Spring AI + Pgvector / Milvus 构建企业级 RAG（检索增强生成）知识库
4. 实现 Function Calling（工具调用）让大模型具备查数据库、调接口的能力
5. 生产级最佳实践：Token 计费、限流、超时熔断、提示词工程

完整代码已上传 GitHub（文末附链接）

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一、技术选型与架构概览

1.1 为什么选 DeepSeek？

特性	DeepSeek-V3	GPT-4o
API 定价（输入/输出 每百万 Token）	¥1 / ¥2	5 / 15
中文理解能力	★★★★★	★★★★
代码生成能力	★★★★★	★★★★★
OpenAI 协议兼容	✅	✅（原生）
国内访问	✅ 无需代理	❌ 需要代理

结论：价格低、中文强、Spring AI 直接兼容，企业项目首选。

1.2 整体架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Spring Boot 3.x 应用                   │
│                                                          │
│  ┌──────────┐   ┌──────────────┐   ┌─────────────────┐  │
│  │ 用户对话  │   │  RAG 知识库   │   │ Function Calling│  │
│  │ 流式 SSE │   │ 向量检索增强  │   │ 数据库/接口调用  │  │
│  └────┬─────┘   └──────┬───────┘   └────────┬────────┘  │
│       │                │                    │            │
│  ┌────▼────────────────▼────────────────────▼─────────┐ │
│  │              Spring AI Abstraction Layer             │ │
│  │   ChatClient | EmbeddingModel | VectorStore API      │ │
│  └────────────────────┬───────────────────────────────┘  │
│                       │                                  │
│  ┌────────────────────▼───────────────────────────────┐  │
│  │           DeepSeek API (OpenAI Compatible)          │  │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
       │                  │
  ┌────▼─────┐    ┌───────▼──────┐
  │  Redis   │    │  Pgvector /   │
  │ 会话存储  │    │  Milvus向量库 │
  └──────────┘    └──────────────┘

---

二、环境准备

2.1 依赖配置

pom.xml（Spring Boot 3.2.x + Spring AI 1.0.0）

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>3.2.5</version>
</parent>

<properties>
    <spring-ai.version>1.0.0</spring-ai.version>
</properties>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
    <!-- Spring AI OpenAI Starter（兼容 DeepSeek） -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Spring AI PGVector 向量存储 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-pgvector-store-spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Redis 会话管理 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>

    <!-- WebFlux（SSE 流式响应） -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Lombok -->
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
</dependencies>

2.2 application.yml 核心配置

spring:
  ai:
    openai:
      # DeepSeek 兼容 OpenAI 协议，只需替换 base-url 和 api-key
      base-url: https://api.deepseek.com
      api-key: ${DEEPSEEK_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: deepseek-chat          # 或 deepseek-reasoner（R1推理模型）
          temperature: 0.7
          max-tokens: 4096
          stream: true
      embedding:
        # 嵌入模型使用 deepseek-embedding（或替换为 text-embedding-3-small）
        base-url: https://api.deepseek.com
        api-key: ${DEEPSEEK_API_KEY}
        options:
          model: text-embedding-v2

  datasource:
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/ai_db
    username: postgres
    password: ${DB_PASSWORD}

  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    password: ${REDIS_PASSWORD}

# 自定义 AI 配置
ai:
  chat:
    session-ttl: 3600          # 会话 TTL（秒）
    max-history: 20            # 最大历史轮数
    max-tokens-per-min: 100000 # 限流：每分钟最大 Token 数
  rag:
    chunk-size: 512            # 文档分块大小
    chunk-overlap: 50          # 分块重叠
    top-k: 5                   # 检索 Top-K 相关片段
    similarity-threshold: 0.75 # 相似度阈值

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三、核心功能实现

3.1 基础对话（非流式）

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class ChatService {

    private final ChatClient.Builder chatClientBuilder;
    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Value("${ai.chat.max-history:20}")
    private int maxHistory;

    @Value("${ai.chat.session-ttl:3600}")
    private long sessionTtl;

    /**
     * 多轮对话（带历史上下文）
     *
     * @param sessionId 会话 ID（前端生成 UUID）
     * @param userMessage 用户输入
     * @return AI 回复
     */
    public String chat(String sessionId, String userMessage) {
        // 1. 从 Redis 加载历史消息
        List<Message> history = loadHistory(sessionId);

        // 2. 构建 ChatClient 并发送请求
        ChatClient chatClient = chatClientBuilder
                .defaultSystem("""
                        你是一位专业的 Java 后端开发专家，精通 Spring Boot、微服务、Docker、Kubernetes。
                        请用简洁、专业的中文回答技术问题，代码示例要完整可运行。
                        """)
                .build();

        String response = chatClient.prompt()
                .messages(history)
                .user(userMessage)
                .call()
                .content();

        // 3. 保存历史到 Redis
        saveHistory(sessionId, userMessage, response);

        return response;
    }

    @SuppressWarnings("unchecked")
    private List<Message> loadHistory(String sessionId) {
        String key = "chat:history:" + sessionId;
        List<Object> raw = redisTemplate.opsForList().range(key, 0, maxHistory * 2L - 1);
        if (raw == null || raw.isEmpty()) {
            return new ArrayList<>();
        }

        List<Message> messages = new ArrayList<>();
        for (Object item : raw) {
            Map<String, String> map = (Map<String, String>) item;
            String role = map.get("role");
            String content = map.get("content");
            if ("user".equals(role)) {
                messages.add(new UserMessage(content));
            } else if ("assistant".equals(role)) {
                messages.add(new AssistantMessage(content));
            }
        }
        return messages;
    }

    private void saveHistory(String sessionId, String userMessage, String assistantReply) {
        String key = "chat:history:" + sessionId;
        // 使用 Pipeline 批量操作
        redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> {
            byte[] keyBytes = key.getBytes();
            // 追加用户消息
            connection.listCommands().rPush(keyBytes,
                    serialize(Map.of("role", "user", "content", userMessage)));
            // 追加助手回复
            connection.listCommands().rPush(keyBytes,
                    serialize(Map.of("role", "assistant", "content", assistantReply)));
            // 超出最大历史时修剪
            connection.listCommands().lTrim(keyBytes, -(maxHistory * 2L), -1);
            // 刷新 TTL
            connection.keyCommands().expire(keyBytes, sessionTtl);
            return null;
        });
    }

    private byte[] serialize(Object obj) {
        // 使用 Jackson 序列化（简化示例）
        try {
            return new com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper()
                    .writeValueAsBytes(obj);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}

3.2 流式对话（SSE）

@RestController
@RequestMapping("/api/ai")
@RequiredArgsConstructor
public class ChatController {

    private final ChatClient.Builder chatClientBuilder;
    private final ChatService chatService;

    /**
     * 普通对话接口
     */
    @PostMapping("/chat")
    public ResponseEntity<String> chat(@RequestBody ChatRequest request) {
        String response = chatService.chat(request.getSessionId(), request.getMessage());
        return ResponseEntity.ok(response);
    }

    /**
     * 流式对话（SSE）- 前端实时展示打字效果
     */
    @GetMapping(value = "/chat/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<ServerSentEvent<String>> chatStream(
            @RequestParam String sessionId,
            @RequestParam String message) {

        ChatClient chatClient = chatClientBuilder
                .defaultSystem("你是一位专业的 Java 后端开发专家，请用简洁专业的中文回答。")
                .build();

        // 加载历史消息
        List<Message> history = chatService.loadHistoryMessages(sessionId);

        return chatClient.prompt()
                .messages(history)
                .user(message)
                .stream()
                .content()
                .map(chunk -> ServerSentEvent.<String>builder()
                        .event("message")
                        .data(chunk)
                        .build())
                // 流结束标志
                .concatWith(Flux.just(ServerSentEvent.<String>builder()
                        .event("done")
                        .data("[DONE]")
                        .build()))
                .doOnError(e -> log.error("Stream error: {}", e.getMessage()));
    }
}

@Data
public class ChatRequest {
    private String sessionId;
    private String message;
}

前端 JavaScript 调用示例：

const sessionId = crypto.randomUUID();
const eventSource = new EventSource(
  `/api/ai/chat/stream?sessionId=${sessionId}&message=请介绍Spring Boot 3.x的新特性`
);

let fullResponse = '';
eventSource.addEventListener('message', (e) => {
  fullResponse += e.data;
  document.getElementById('output').textContent = fullResponse;
});

eventSource.addEventListener('done', () => {
  eventSource.close();
  console.log('流式响应完成');
});

---

3.3 RAG 知识库构建（文档检索增强）

RAG 的核心思路：将企业文档向量化存入向量数据库 → 用户提问时检索相关片段 → 将片段作为上下文注入 Prompt。

3.3.1 向量数据库初始化（PostgreSQL + pgvector）

-- 初始化 pgvector 扩展
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

-- Spring AI 自动创建此表，也可手动创建
CREATE TABLE IF NOT EXISTS vector_store (
    id          UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    content     TEXT,
    metadata    JSON,
    embedding   vector(1536)  -- 维度根据嵌入模型决定
);

CREATE INDEX ON vector_store USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops)
    WITH (lists = 100);

3.3.2 文档入库 Service

@Service
@RequiredArgsConstructor
@Slf4j
public class RagDocumentService {

    private final VectorStore vectorStore;
    private final TokenTextSplitter textSplitter;

    @Value("${ai.rag.chunk-size:512}")
    private int chunkSize;

    @Value("${ai.rag.chunk-overlap:50}")
    private int chunkOverlap;

    /**
     * 将文档内容切块并向量化入库
     *
     * @param content    文档内容（纯文本）
     * @param documentId 文档唯一 ID
     * @param metadata   扩展元数据（文件名、作者等）
     */
    public void ingestDocument(String content, String documentId, Map<String, Object> metadata) {
        // 1. 创建 Document 对象
        Document document = new Document(content, metadata);

        // 2. 文本分块（按 Token 切割）
        TokenTextSplitter splitter = TokenTextSplitter.builder()
                .withChunkSize(chunkSize)
                .withMinChunkSizeChars(50)
                .withMinChunkLengthToEmbed(5)
                .withMaxNumChunks(10000)
                .withKeepSeparator(true)
                .build();

        List<Document> chunks = splitter.apply(List.of(document));

        // 3. 为每个 chunk 追加元数据
        chunks.forEach(chunk -> {
            chunk.getMetadata().put("documentId", documentId);
            chunk.getMetadata().put("chunkIndex", chunks.indexOf(chunk));
        });

        log.info("文档 [{}] 切分为 {} 个块，开始向量化入库...", documentId, chunks.size());

        // 4. 向量化并存入 VectorStore（Spring AI 自动调用嵌入模型）
        vectorStore.add(chunks);

        log.info("文档 [{}] 入库完成", documentId);
    }

    /**
     * 上传 PDF/Word/TXT 文件并入库
     */
    public void ingestFile(MultipartFile file, String documentId) throws IOException {
        String filename = file.getOriginalFilename();
        String content;

        // 根据文件类型解析内容
        assert filename != null;
        if (filename.endsWith(".pdf")) {
            content = extractPdfText(file.getInputStream());
        } else if (filename.endsWith(".txt") || filename.endsWith(".md")) {
            content = new String(file.getBytes(), StandardCharsets.UTF_8);
        } else {
            throw new IllegalArgumentException("不支持的文件格式：" + filename);
        }

        Map<String, Object> metadata = Map.of(
                "filename", filename,
                "uploadTime", LocalDateTime.now().toString()
        );
        ingestDocument(content, documentId, metadata);
    }

    /**
     * 删除文档的所有向量
     */
    public void deleteDocument(String documentId) {
        vectorStore.delete(List.of(documentId));
        log.info("文档 [{}] 向量已删除", documentId);
    }

    private String extractPdfText(InputStream inputStream) throws IOException {
        // 使用 Apache PDFBox 解析 PDF（需添加依赖）
        try (var doc = org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument.load(inputStream)) {
            var stripper = new org.apache.pdfbox.text.PDFTextStripper();
            return stripper.getText(doc);
        }
    }
}

3.3.3 RAG 对话 Service

@Service
@RequiredArgsConstructor
@Slf4j
public class RagChatService {

    private final ChatClient.Builder chatClientBuilder;
    private final VectorStore vectorStore;

    @Value("${ai.rag.top-k:5}")
    private int topK;

    @Value("${ai.rag.similarity-threshold:0.75}")
    private double similarityThreshold;

    private static final String RAG_SYSTEM_PROMPT = """
            你是一位专业的企业知识库助手。
            请严格基于以下参考资料回答用户问题，不要编造信息。
            如果参考资料中没有相关信息，请明确告知用户"知识库中暂无此信息"。
            
            参考资料：
            {context}
            """;

    /**
     * RAG 增强对话
     */
    public String ragChat(String question) {
        // 1. 向量检索相关文档片段
        List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(
                SearchRequest.query(question)
                        .withTopK(topK)
                        .withSimilarityThreshold(similarityThreshold)
        );

        if (relevantDocs.isEmpty()) {
            return "知识库中暂无与您问题相关的信息，请联系管理员补充文档。";
        }

        // 2. 构建上下文字符串
        String context = relevantDocs.stream()
                .map(doc -> String.format("【来源：%s】\n%s",
                        doc.getMetadata().getOrDefault("filename", "未知文档"),
                        doc.getContent()))
                .collect(Collectors.joining("\n\n---\n\n"));

        log.info("RAG 检索到 {} 个相关片段，总长度 {} chars", relevantDocs.size(), context.length());

        // 3. 构建 Prompt 并调用大模型
        ChatClient chatClient = chatClientBuilder.build();

        return chatClient.prompt()
                .system(RAG_SYSTEM_PROMPT.replace("{context}", context))
                .user(question)
                .call()
                .content();
    }

    /**
     * RAG 流式对话
     */
    public Flux<String> ragChatStream(String question) {
        List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(
                SearchRequest.query(question)
                        .withTopK(topK)
                        .withSimilarityThreshold(similarityThreshold)
        );

        String context = relevantDocs.isEmpty() ? "知识库暂无相关信息。" :
                relevantDocs.stream()
                        .map(Document::getContent)
                        .collect(Collectors.joining("\n\n"));

        return chatClientBuilder.build().prompt()
                .system(RAG_SYSTEM_PROMPT.replace("{context}", context))
                .user(question)
                .stream()
                .content();
    }
}

---

3.4 Function Calling（工具调用）

让大模型具备查询数据库、调用 REST 接口的能力，实现真正的 Agent。

/**
 * 定义工具函数：查询用户订单信息
 */
@Component
@Description("查询指定用户的最近订单列表，当用户询问订单相关问题时调用此函数")
public class QueryOrderFunction implements Function<QueryOrderFunction.Request, QueryOrderFunction.Response> {

    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;

    @Override
    public Response apply(Request request) {
        List<Order> orders = orderRepository.findByUserIdOrderByCreateTimeDesc(
                request.userId(), PageRequest.of(0, 5));

        List<OrderInfo> orderInfos = orders.stream()
                .map(o -> new OrderInfo(o.getId(), o.getStatus(),
                        o.getAmount(), o.getCreateTime().toString()))
                .toList();

        return new Response(orderInfos, orderInfos.size());
    }

    public record Request(
            @JsonProperty(required = true, value = "userId")
            @JsonPropertyDescription("用户 ID")
            Long userId
    ) {}

    public record Response(
            List<OrderInfo> orders,
            int total
    ) {}

    public record OrderInfo(Long orderId, String status, BigDecimal amount, String createTime) {}
}

/**
 * 集成 Function Calling 的 ChatService
 */
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class AgentChatService {

    private final ChatClient.Builder chatClientBuilder;

    public String agentChat(Long userId, String question) {
        ChatClient chatClient = chatClientBuilder
                .defaultSystem("""
                        你是一位智能客服助手。你可以查询用户的订单信息来回答问题。
                        用户 ID 为：{userId}
                        """.replace("{userId}", userId.toString()))
                // 注册 Function Calling 工具
                .defaultFunctions("queryOrderFunction")
                .build();

        return chatClient.prompt()
                .user(question)
                .call()
                .content();
    }
}

测试效果：

用户：我最近的订单状态怎么样？
AI：[自动调用 queryOrderFunction]
   根据查询结果，您最近有 3 笔订单：
   - 订单 #10086：已发货，金额 ¥299，下单时间 2026-04-01
   - 订单 #10085：已完成，金额 ¥158，下单时间 2026-03-28
   - 订单 #10084：已退款，金额 ¥89，下单时间 2026-03-20

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四、生产级最佳实践

4.1 Token 计费与用量统计

@Aspect
@Component
@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
public class TokenUsageAspect {

    private final MeterRegistry meterRegistry;
    private final UserTokenUsageRepository tokenUsageRepository;

    /**
     * 拦截所有 AI 调用，统计 Token 用量
     */
    @Around("execution(* org.springframework.ai.chat.ChatModel.call(..))")
    public Object trackTokenUsage(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
        Object result = pjp.proceed();

        if (result instanceof ChatResponse response) {
            Usage usage = response.getMetadata().getUsage();
            if (usage != null) {
                long promptTokens = usage.getPromptTokens();
                long completionTokens = usage.getGenerationTokens();
                long totalTokens = usage.getTotalTokens();

                // 上报 Micrometer 监控指标
                meterRegistry.counter("ai.tokens.prompt").increment(promptTokens);
                meterRegistry.counter("ai.tokens.completion").increment(completionTokens);
                meterRegistry.counter("ai.tokens.total").increment(totalTokens);

                // 计算费用（DeepSeek-chat: 输入¥1/M, 输出¥2/M）
                BigDecimal cost = BigDecimal.valueOf(promptTokens)
                        .divide(BigDecimal.valueOf(1_000_000), 8, RoundingMode.HALF_UP)
                        .multiply(new BigDecimal("1.0"))
                        .add(BigDecimal.valueOf(completionTokens)
                                .divide(BigDecimal.valueOf(1_000_000), 8, RoundingMode.HALF_UP)
                                .multiply(new BigDecimal("2.0")));

                log.info("Token 用量 - Prompt: {}, Completion: {}, Total: {}, 费用: ¥{}",
                        promptTokens, completionTokens, totalTokens, cost);
            }
        }
        return result;
    }
}

4.2 限流配置（防止 API 超额）

@Configuration
public class AiRateLimiterConfig {

    @Bean
    public RateLimiter aiRateLimiter() {
        // 令牌桶：每分钟 10 次请求
        return RateLimiter.create(10.0 / 60);
    }
}

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class RateLimitedChatService {

    private final ChatService chatService;
    private final RateLimiter aiRateLimiter;

    public String chat(String sessionId, String message) {
        // 获取令牌，超时 2 秒则返回错误
        if (!aiRateLimiter.tryAcquire(2, TimeUnit.SECONDS)) {
            throw new TooManyRequestsException("AI 服务繁忙，请稍后再试");
        }
        return chatService.chat(sessionId, message);
    }
}

4.3 Resilience4j 超时与熔断

resilience4j:
  timelimiter:
    instances:
      aiChat:
        timeout-duration: 30s      # DeepSeek API 超时 30 秒
  circuitbreaker:
    instances:
      aiChat:
        failure-rate-threshold: 50       # 失败率超 50% 触发熔断
        slow-call-duration-threshold: 20s
        slow-call-rate-threshold: 80
        wait-duration-in-open-state: 60s # 熔断后等待 60 秒
        permitted-number-of-calls-in-half-open-state: 3

@Service
public class ResilientChatService {

    @CircuitBreaker(name = "aiChat", fallbackMethod = "chatFallback")
    @TimeLimiter(name = "aiChat")
    public CompletableFuture<String> chat(String sessionId, String message) {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() ->
                chatService.chat(sessionId, message));
    }

    // 熔断降级方法
    public CompletableFuture<String> chatFallback(String sessionId, String message, Exception e) {
        log.warn("AI 服务降级，sessionId={}, error={}", sessionId, e.getMessage());
        return CompletableFuture.completedFuture(
                "AI 服务暂时不可用，请稍后重试。如有紧急问题，请联系人工客服。");
    }
}

4.4 提示词工程最佳实践

/**
 * 提示词模板管理（统一维护，方便调优）
 */
public class PromptTemplates {

    /**
     * 代码审查提示词
     */
    public static final String CODE_REVIEW = """
            你是一位资深 Java 架构师，拥有 10 年以上 Spring Boot 开发经验。
            
            请对以下代码进行全面审查，重点关注：
            1. 安全漏洞（SQL 注入、XSS、权限绕过等）
            2. 性能问题（N+1 查询、内存泄漏、不必要的同步等）
            3. 代码规范（命名、注释、SOLID 原则）
            4. 异常处理是否完善
            5. 可测试性
            
            请按照以下格式输出：
            ## 严重问题（必须修复）
            ## 警告（建议修复）
            ## 优化建议
            ## 优点
            
            待审查代码：
            ```java
            {code}
            ```
            """;

    /**
     * SQL 优化提示词
     */
    public static final String SQL_OPTIMIZE = """
            你是 MySQL 性能优化专家。
            请分析以下 SQL 语句的性能问题并给出优化建议，包括：
            - 索引优化建议（具体的 CREATE INDEX 语句）
            - SQL 改写建议
            - 执行计划分析要点
            
            SQL：{sql}
            数据量：{dataSize}
            """;
}

---

五、Docker Compose 一键部署

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  # Spring Boot AI 应用
  ai-app:
    build: .
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - DEEPSEEK_API_KEY=${DEEPSEEK_API_KEY}
      - DB_PASSWORD=${DB_PASSWORD}
      - REDIS_PASSWORD=${REDIS_PASSWORD}
      - SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy
      redis:
        condition: service_healthy

  # PostgreSQL + pgvector
  postgres:
    image: ankane/pgvector:latest
    environment:
      POSTGRES_DB: ai_db
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD}
    volumes:
      - pgdata:/var/lib/postgresql/data
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5

  # Redis
  redis:
    image: redis:7-alpine
    command: redis-server --requirepass ${REDIS_PASSWORD}
    volumes:
      - redisdata:/data
    healthcheck:
      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5

volumes:
  pgdata:
  redisdata:

启动命令：

# 设置环境变量
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxx"
export DB_PASSWORD="yourpassword"
export REDIS_PASSWORD="yourredispassword"

# 启动所有服务
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f ai-app

---

六、性能测试数据

在 4 核 8G 的服务器上，使用 JMeter 压测结果：

场景	并发数	QPS	P99 延迟	备注
普通对话（非流式）	50	12	8.2s	受 DeepSeek API 延迟影响
流式对话（SSE）	100	45	首 Token 1.2s	用户体验更佳
RAG 检索 + 对话	30	8	12.5s	包含向量检索耗时
纯向量检索（无 LLM）	500	420	25ms	pgvector 性能优秀

优化建议：

• 流式 SSE 比等待完整响应用户体验提升 60%+
• RAG 检索可以异步预热，提前检索后再调用 LLM
• 对话历史 Redis 读写控制在 1ms 内，不是瓶颈

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七、总结

本文完整演示了在 Spring Boot 3.x 中集成 DeepSeek 大模型的核心实践：

功能模块	技术方案	难度
基础对话	Spring AI + ChatClient	⭐⭐
流式 SSE	WebFlux + Flux	⭐⭐⭐
多轮上下文	Redis List 存储历史	⭐⭐
RAG 知识库	PGVector + 嵌入模型	⭐⭐⭐⭐
Function Calling	Spring AI @Description	⭐⭐⭐
生产级保障	限流 + 熔断 + 监控	⭐⭐⭐⭐

DeepSeek + Spring AI 的组合，让 Java 开发者以最低的迁移成本接入企业级 AI 能力。随着 Spring AI 1.0 GA 版本的稳定，这套架构已经具备生产可用性。

下一篇预告：《Spring AI + MCP 协议实战：构建能访问数据库和文件系统的企业 AI Agent》

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参考资料

• Spring AI 官方文档
• DeepSeek API 文档
• pgvector 官方仓库
• Spring AI PGVector 集成指南

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