[Java] Spring AI 1.0.0 M1实战：Java应用集成DeepSeek实现智能对话与文生图

许多 Java 开发者在面对 AI 浪潮时，常常感到困惑：既希望引入大模型能力为现有项目赋能，又苦于不熟悉 Python 生态，同时直接调用各类 AI 平台的 API 又面临复杂的适配工作。

Spring AI 项目的出现，为 Java 技术栈的开发者提供了一座通往 AI 应用的便捷桥梁。它将大模型能力以熟悉的 Spring 风格进行封装，让开发者能够更便捷地将智能对话、文生图等 人工智能 功能集成到自己的应用中。

本文将介绍如何利用 Spring AI 集成 DeepSeek 模型，实现基础的智能对话与文生图功能，这也是构建更复杂企业级 微服务 或智能应用的第一步。

核心功能场景

通过 Spring AI，开发者可以轻松实现以下 AI 功能场景：

• 智能对话（Chat）：构建问答机器人、智能客服。
• 文生图（Image Generation）：根据文本描述生成图像。
• 图识别（Image-to-Text）：识别并描述图像内容。
• 文生语音（Text-to-Speech）：将文本转换为语音。
• 语音翻译（Speech-to-Text）：将语音转换为文本。
• 函数调用（Function Calling）：让大模型驱动工具执行具体任务。

实践价值

学习并应用 Spring AI，不仅能快速为 Java 应用增添 AI 能力，更能深入理解 Spring 框架是如何优雅地拥抱并集成新兴技术。通过分析其源码设计，可以体会到经典设计模式的应用，并学习如何利用 Spring 强大的扩展机制进行定制化开发，这对于提升技术深度和架构能力大有裨益。