大模型之Spring AI实战系列(三十二):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:工具函数(Function Call)实战应用

大模型之Spring AI实战系列(三十二):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:工具函数(Function Call)实战应用

系列篇章💥

No.文章
1大模型之Spring AI实战系列(一):基础认知篇 - 开启智能应用开发之旅
2大模型之Spring AI实战系列(二):Spring Boot + OpenAI 打造聊天应用全攻略
3大模型之Spring AI实战系列(三):Spring Boot + OpenAI 实现聊天应用上下文记忆功能
4大模型之Spring AI实战系列(四):Spring Boot + OpenAI 使用OpenAI Embedding实现文本向量化
5大模型之Spring AI实战系列(五):Spring Boot + OpenAI 构建带角色设定的智能对话系统
6大模型之Spring AI实战系列(六):Spring Boot + OpenAI 利用PromptTemplate构建动态提示词系统
7大模型之Spring AI实战系列(七):Spring Boot + OpenAI 构建结构化输出的AI响应系统
8大模型之Spring AI实战系列(八):Spring Boot + OpenAI 使用Whisper实现语音转文本功能
9大模型之Spring AI实战系列(九):Spring Boot + OpenAI 使用TTS实现文本转语音功能
10大模型之Spring AI实战系列(十):Spring Boot + OpenAI 使用 DALL·E实现文本生成图像功能
11大模型之Spring AI实战系列(十一):Spring Boot + OpenAI 集成本地向量数据库Chroma
12大模型之Spring AI实战系列(十二):Spring Boot + OpenAI 构建基于RAG的智能问答系统
13大模型之Spring AI实战系列(十三):Spring Boot + OpenAI 基于 Tool Calling 实现单个外部工具调用
14大模型之Spring AI实战系列(十四):Spring Boot + OpenAI 支持多个 Tool 的插件化调用实践
15大模型之 Spring AI实战系列(十五):Spring AI Tools 初体验——搭建首个可调用工具
16大模型之 Spring AI实战系列(十六):Spring AI Tools 初级开发——解锁天气查询与数据库操作工具
17大模型之 Spring AI实战系列(十七):Spring AI Tools 高级技巧——异步调用、事务控制与错误处理攻略
18大模型之 Spring AI实战系列(十八):Spring AI Tools 进阶实战——深度集成 RESTful API 联通外部服务
19大模型之Spring AI实战系列(十九):Spring Boot + 智谱AI 一站式开发指南,带你玩转大模型
20大模型之Spring AI实战系列(二十):Spring AI + MCP + Brave Search 实战指南
21大模型之Spring AI实战系列(二十一):Spring AI + MCP + 本地文件系统实战指南
22大模型之Spring AI实战系列(二十二):Spring AI + MCP + SQLite 数据库实战指南
23大模型之Spring AI实战系列(二十三):Spring AI + MCP + 自定义MCP服务开发实战
24大模型之Spring AI实战系列(二十四):Spring Boot + OpenAI 集成DeepSeek模型构建智能对话应用
25大模型之Spring AI实战系列(二十五):Spring Boot + DeepSeekAPI构建DeepSeek模型智能对话应用
26大模型之Spring AI实战系列(二十六):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:构建AI聊天应用
27大模型之Spring AI实战系列(二十七):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:构建智能代码生成器
28大模型之Spring AI实战系列(二十八):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:构建推理系统与思维链解析
29大模型之Spring AI实战系列(二十九):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:构建多轮对话系统
30大模型之Spring AI实战系列(三十):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:系统提示词设计
31大模型之Spring AI实战系列(三十一):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:结构化输出处理与实战应用
32大模型之Spring AI实战系列(三十二):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:工具函数(Function Call)实战应用

目录


前言

随着人工智能技术的飞速发展,大模型在各个领域的应用日益广泛,为开发者带来了前所未有的机遇和挑战。在众多的框架和平台中,Spring Boot以其简洁、高效的特点,成为了构建企业级应用的首选之一。而DeepSeek作为一款强大的人工智能平台,提供了丰富的API接口和功能,能够满足各种复杂的应用需求。本文将深入探讨如何将Spring Boot与DeepSeek相结合,通过工具函数(Function Call)的实战应用,帮助读者快速掌握这一前沿技术,实现高效、智能的应用开发。

一、开发环境准备

(一)Java 版本要求

本项目采用Java 17进行编译和运行,请务必确保你的开发环境已成功安装JDK 17。你可以在命令行中输入以下命令进行检查:

java-version

输出应类似如下内容:

openjdk version "17.0.8" 2023-07-18 OpenJDK Runtime Environment (build 17.0.8+7) OpenJDK 64-Bit Server VM (build 17.0.8+7, mixed mode, sharing) 

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AI提示词管理工具AiShort

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简介 什么是 AiShort? AiShort (原名 ChatGPT Shortcut) 是一个精选的 AI 提示词库,能帮助用户更高效地使用大语言模型(LLM),例如 ChatGPT。它内置了大量经过优化和筛选的提示词,覆盖写作、编程、学术、求职等多种场景。用户只需一键复制,即可获得高质量的 AI 回复,极大地提升了工作和学习效率。 主要特点 * 精选提示词库:内置上百个专业、实用的提示词,并持续更新。 * 智能搜索与过滤:通过关键词搜索或标签分类,快速定位你需要的提示词。 * 多语言支持:所有提示词均已翻译成十多种主流语言,方便不同母语的用户使用。 * 一键复制:简化操作流程,点击即可复制提示词,直接粘贴到任何 AI 对话窗口。 * 无需注册:用户无需注册即可立即开始使用,方便快捷。 * 我的收藏(高级功能):用户可以保存喜欢的提示,并进行排序和自定义标签管理。 * 导出功能:支持将所有提示导出为

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