The Type1. 为什么选择DeepSeek构建AI对话系统？
DeepSeek作为国产大模型中的技术标杆，在代码理解、长文本处理和中文场景表现尤为突出。最新发布的DeepSeek-V4-Pro版本在API响应速度上比前代提升40%，支持128K上下文窗口，特别适合需要处理复杂对话场景的应用。与OpenAI的GPT系列相比，DeepSeek对中文语料的优化更深入，在成语俗语理解、古诗词生成等场景有明显优势。
从技术整合角度看，DeepSeek提供了清晰的API文档和稳定的SDK支持。其对话API采用标准的RESTful设计，响应格式包含：
content：AI生成的文本内容role：当前对话角色（user/assistant）finish_reason：停止生成的原因（length/stop）
特别提醒：调用API时需注意模型名称参数应明确指定为
deepseek-v4-pro，错误填写会导致400错误。这是新手最容易踩的坑。
需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. Spring Boot后端工程搭建
2.1 基础环境配置
使用Spring Initializr创建项目时，除常规的Web依赖外，需要特别添加：
spring-boot-starter-websocket：实现前后端实时通信lombok：简化实体类编写hutool-all：国产工具包，处理HTTP请求更便捷
java复制// application.yml关键配置
deepseek:
api-key: ${DEEPSEEK_API_KEY} // 建议通过环境变量注入
endpoint: https://api.deepseek.com/v1/chat/completions
model: deepseek-v4-pro
temperature: 0.7 // 控制生成随机性
2.2 对话服务核心实现
设计三层架构：
- Controller层：处理HTTP请求
java复制@PostMapping("/chat")
public ResponseEntity<ChatResponse> chat(@RequestBody ChatRequest request) {
return Res