主要观点总结
本文主要介绍了Spring AI的应用及其与各种AI模型（如OpenAI、DeepSeek、通义千问等）的集成，以及如何通过Spring AI简化企业智能应用的开发，并介绍了如何通过监控来评估AI的效果。
关键观点总结
关键观点1: Spring AI的简介及其作用
Spring AI是Spring家族的新成员，用Java开发者最熟悉的方式，为他们打开AI应用开发的新世界大门。它是一个专注于AI工程的应用框架，旨在将Spring生态的设计原则引入AI领域，简化企业数据或API服务与大模型的集成。
关键观点2: 实战DeepSeek的API调用
详细介绍了如何手动和代码自动发起DeepSeek的API请求，包括API-KEY的获取、使用curl命令发起请求、创建Spring Boot工程并配置DeepSeek API key等步骤。
关键观点3: 流式响应的体验
通过Reactor框架实现流式输出，优化用户体验。介绍了如何在大模型的响应耗时较长的情况下，通过流式输出实现打字机效果。
关键观点4: OpenAI的starter兼容DeepSeek的原理
解释了Spring AI利用OpenAI的API规范进行可移植设计，使得一套代码可以适配不同的AI服务，包括DeepSeek等国内服务。
关键观点5: 生产环境必备的AI监控
介绍了如何通过添加监控依赖，实现AI效果的监控和评估。包括添加Spring Boot Actuator和Micrometer Prometheus等依赖，以及配置管理端点暴露和观察性等步骤。
文章预览
引言：当Spring遇上AI，会擦出怎样的火花？ 作为一名Java开发者，是否曾经眼红Python阵营那些花里胡哨的AI应用？是否在对接各种大模型API时，被五花八门的接口规范搞得头大？好消息是，Spring家族的新成员——Spring AI，正在用Java开发者最熟悉的方式，为我们打开AI应用开发的新世界大门。 一、Spring AI初探 - 你的AI管家 1.1 为什么需要Spring AI？ 场景假设 你的老板说："我们要做个智能客服，先用OpenAI，下个月换Claude，年底可能用Gemini..." 产品经理要求："这个AI回答要能直接转成我们的领域对象" 运维大哥抱怨："AI调用太慢了，能不能给个监控看板？" 解决方案 将Spring AI框架集成到应用当中，它 是一个专注于AI工程的应用框架；旨在将Spring生态的设计原则（如可移植性、模块化）引入AI领域，简化企业数据或者API服务与大模型的集成，将大模型的调用通
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