mk-DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用

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项目概述

DeepSeek+SpringAI 家庭医生应用是一个基于 SpringAI 和 DeepSeek 技术构建的智能医疗项目。它通过整合 DeepSeek 的 AI 能力和 SpringAI 的开发框架，实现健康咨询、病历分析等功能，为用户提供便捷的医疗建议

。

技术架构

1. 开发框架：使用 Spring Boot 3.2.x 或更高版本，结合 SpringAI 框架。

2. AI 模型：主要使用 DeepSeek 提供的模型，如 deepseek-chat（适用于对话生成）和 deepseek-reasoner（适用于复杂推理任务）。

3. 部署方式：支持本地部署（通过 Ollama 等工具）和云服务部署。

功能模块

1. 健康咨询：用户可以通过对话形式向 AI 家庭医生提问，获取健康建议。

2. 病历分析：AI 能够分析病历数据，提供病情分析和初步诊断。

3. 数据持久化：支持将家庭医生的离线数据和病情分析结果进行持久化存储。

4. 实时交互：支持流式响应，能够实时返回 AI 的推理结果。

开发流程

1. 环境准备：确保 JDK 17 或更高版本，使用 Maven 或 Gradle 构建工具。

2. 项目搭建：通过 Spring Initializr 创建 Spring Boot 项目，并添加 SpringAI 和 DeepSeek 的依赖。

3. 配置文件：在 application.properties 或 application.yml 中配置 DeepSeek 的 API Key 和模型信息。

4. 代码实现：编写控制器类，处理与 DeepSeek 的交互逻辑。

示例代码

以下是一个简单的 SpringAI 和 DeepSeek 集成示例：

java复制

@RestController@RequestMapping("/api/chat")public class ChatController {    @Autowired    private DeepSeekClient deepSeekClient;    @PostMapping    public String chat(@RequestBody String message) {        return deepSeekClient.chatCompletion(message).getOutput().getContent();    }    @GetMapping(value = "/stream", produces = "text/event-stream")    public Flux<String> chatStream(@RequestParam String message) {        return deepSeekClient.chatFluxCompletion(message)                .map(response -> response.getOutput().getContent());    }}

应用场景

该应用可以作为家庭医生的辅助工具，帮助用户进行初步的健康咨询和病情分析，尤其适合远程医疗、健康管理等场景

。

学习资源

目前已有相关课程，从零开始讲解如何构建 AI 家庭医生应用，涵盖核心模块开发和 AI 与应用的对接

。

如果你对这个项目感兴趣，可以参考上述开发流程和代码示例进行实践，或者学习相关课程深入了解。

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