DeepSeek チャット

DeepSeek AI (英語) は、最先端の推論機能と問題解決機能で有名なオープンソースの DeepSeek V3 モデルを提供します。

Spring AI は、既存の OpenAI クライアントを再利用して DeepSeek AI と統合します。開始するには、DeepSeek API キー (英語) を取得し、ベース URL を構成し、サポートされているモデルの 1 つを選択する必要があります。

deepseek-chat モデルの関数呼び出し機能の現在のバージョンは不安定であり、呼び出しがループしたり、レスポンスが空になったりする可能性があります。

Spring AI で DeepSeek を使用する例については、DeepSeekWithOpenAiChatModelIT.java [GitHub] (英語) テストを確認してください。

前提条件

API キーを作成する : API キーを作成するには、ここを参照してください。Spring AI プロジェクトの spring.ai.openai.api-key プロパティを使用して設定します。
DeepSeek ベース URL を設定する : spring.ai.openai.base-url プロパティを api.deepseek.com (英語) に設定します。
DeepSeek モデルを選択 : モデルを指定するには、spring.ai.openai.chat.options.model=<model name> プロパティを使用します。使用可能なオプションについては、対応モデル (英語) を参照してください。

環境変数の設定例:

export SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=<INSERT DEEPSEEK API KEY HERE>
export SPRING_AI_OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com
export SPRING_AI_OPENAI_CHAT_MODEL=deepseek-chat

リポジトリと BOM の追加

Spring AI アーティファクトは、Maven Central リポジトリと Spring スナップショットリポジトリに公開されています。これらのリポジトリをビルドシステムに追加するには、リポジトリセクションを参照してください。

依存関係の管理を支援するために、Spring AI は BOM (部品表) を提供し、一貫したバージョンの Spring AI がプロジェクト全体で使用されるようにします。Spring AI BOM をビルドシステムに追加するには、"依存関係管理" セクションを参照してください。

自動構成

Spring AI 自動構成、スターターモジュールのアーティファクト名に大きな変更がありました。詳細については、アップグレードノートを参照してください。

Spring AI は、OpenAI チャットクライアント用の Spring Boot 自動構成を提供します。これを有効にするには、プロジェクトの Maven pom.xml または Gradle build.gradle ビルドファイルに次の依存関係を追加します。

Maven
Gradle

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
</dependency>

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-openai'
}

Spring AI BOM をビルドファイルに追加するには、"依存関係管理" セクションを参照してください。

チャットのプロパティ

再試行プロパティ

プレフィックス spring.ai.retry は、OpenAI チャットモデルの再試行メカニズムを構成できるプロパティプレフィックスとして使用されます。

プロパティ説明デフォルト

プロパティ	説明	デフォルト
spring.ai.retry.max-attempts	再試行の最大回数。	10
spring.ai.retry.backoff.initial-interval	指数関数的バックオフポリシーの初期スリープ期間。	2 秒
spring.ai.retry.backoff.multiplier	バックオフ間隔の乗数。	5
spring.ai.retry.backoff.max-interval	最大バックオフ期間。	3 分
spring.ai.retry.on-client-errors	false の場合、NonTransientAiException をスローし、`4xx` クライアントエラーコードの再試行を試行しません。	false
spring.ai.retry.exclude-on-http-codes	再試行をトリガーすべきではない HTTP ステータスコードのリスト (NonTransientAiException をスローするなど)。	空
spring.ai.retry.on-http-codes	再試行をトリガーする必要がある HTTP ステータスコードのリスト (例: TransientAiException をスローする)。	空

spring.ai.retry.max-attempts

再試行の最大回数。

spring.ai.retry.backoff.initial-interval

指数関数的バックオフポリシーの初期スリープ期間。

2 秒

spring.ai.retry.backoff.multiplier

バックオフ間隔の乗数。

spring.ai.retry.backoff.max-interval

最大バックオフ期間。

3 分

spring.ai.retry.on-client-errors

false の場合、NonTransientAiException をスローし、4xx クライアントエラーコードの再試行を試行しません。

false

spring.ai.retry.exclude-on-http-codes

再試行をトリガーすべきではない HTTP ステータスコードのリスト (NonTransientAiException をスローするなど)。

空

spring.ai.retry.on-http-codes

再試行をトリガーする必要がある HTTP ステータスコードのリスト (例: TransientAiException をスローする)。

空

接続プロパティ

接頭辞 spring.ai.openai は、OpenAI への接続を可能にするプロパティ接頭辞として使用されます。

プロパティ説明デフォルト

プロパティ	説明	デフォルト
spring.ai.openai.base-url	接続先の URL。`api.deepseek.com (英語)` に設定する必要があります	-
spring.ai.openai.api-key	DeepSeek API キー	-

spring.ai.openai.base-url

接続先の URL。api.deepseek.com (英語) に設定する必要があります

spring.ai.openai.api-key

DeepSeek API キー

プロパティの構成

チャットの自動構成の有効化と無効化は、プレフィックス spring.ai.model.chat を持つ最上位プロパティを介して設定されるようになりました。

有効にするには、spring.ai.model.chat=openai (デフォルトで有効になっています)

無効にするには、spring.ai.model.chat=none (または openai と一致しない値)

この変更は、複数のモデルの構成を可能にするために行われます。

プレフィックス spring.ai.openai.chat は、OpenAI のチャットモデル実装を構成できるプロパティプレフィックスです。

プロパティ説明デフォルト

プロパティ	説明	デフォルト
spring.ai.openai.chat.enabled (削除され、無効になりました)	OpenAI チャットモデルを有効にします。	true
spring.ai.model.chat	OpenAI チャットモデルを有効にします。	開く
spring.ai.openai.chat.base-url	オプションで spring.ai.openai.base-url をオーバーライドしてチャット固有の URL を提供します。`api.deepseek.com (英語)` に設定する必要があります	-
spring.ai.openai.chat.api-key	オプションで spring.ai.openai.api-key をオーバーライドしてチャット固有の API キーを提供します	-
spring.ai.openai.chat.options.model	使用する DeepSeek LLM モデル (英語)	-
spring.ai.openai.chat.options.temperature	生成される補完の見かけの創造性を制御するために使用するサンプリング温度。値を高くすると出力がよりランダムになり、値を低くすると結果がより集中的で決定的になります。これら 2 つの設定の相互作用を予測するのは難しいため、同じ完了リクエストに対して温度と top_p を変更することはお勧めできません。	0.8
spring.ai.openai.chat.options.frequencyPenalty	-2.0 から 2.0 までの数値。正の値を指定すると、これまでのテキスト内の既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティが課され、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性が低くなります。	0.0f
spring.ai.openai.chat.options.maxTokens	チャット補完で生成するトークンの最大数。入力トークンと生成されたトークンの合計の長さは、モデルのコンテキストの長さによって制限されます。	-
spring.ai.openai.chat.options.n	各入力メッセージに対して生成するチャット補完の選択肢の数。すべての選択肢にわたって生成されたトークンの数に基づいて料金が請求されることに注意してください。コストを最小限に抑えるために、n を 1 に保ちます。	1
spring.ai.openai.chat.options.presencePenalty	-2.0 から 2.0 までの数値。正の値を指定すると、これまでにテキストに出現したかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティが課され、モデルが新しいトピックについて話す可能性が高まります。	-
spring.ai.openai.chat.options.responseFormat	モデルが出力する必要がある形式を指定するオブジェクト。`{ "type": "json_object" }` に設定すると JSON モードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効な JSON であることが保証されます。	-
spring.ai.openai.chat.options.seed	この機能はベータ版です。指定した場合、システムは、同じシードとパラメーターを使用した繰り返しリクエストが同じ結果を返すように、決定論的にサンプリングするために最善の努力をします。	-
spring.ai.openai.chat.options.stop	API がさらなるトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。	-
spring.ai.openai.chat.options.topP	核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替方法。モデルは、top_p 確率質量を使用してトークンの結果を考慮します。0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。通常、これまたは温度を変更することをお勧めしますが、両方を変更することは推奨しません。	-
spring.ai.openai.chat.options.tools	モデルが呼び出す可能性のあるツールのリスト。現在、ツールとしては関数のみがサポートされています。これを使用して、モデルが JSON 入力を生成する可能性のある関数のリストを提供します。	-
spring.ai.openai.chat.options.toolChoice	モデルによって呼び出される関数 (存在する場合) を制御します。none は、モデルが関数を呼び出さず、代わりにメッセージを生成することを意味します。auto は、モデルがメッセージを生成するか関数を呼び出すかを選択できることを意味します。{"type: "function" , "function" : {"name" : "my_function" }} で特定の関数を指定すると、モデルは強制的にその関数を呼び出します。関数が存在しない場合は none がデフォルトです。auto はデフォルトです。機能が存在します。	-
spring.ai.openai.chat.options.user	エンドユーザーを表す一意の識別子。OpenAI が不正使用を監視および検出できます。	-
spring.ai.openai.chat.options.functions	単一のプロンプトリクエストで関数呼び出しを有効にするために、名前で識別される関数のリスト。これらの名前を持つ関数は、functionCallbacks レジストリに存在する必要があります。	-
spring.ai.openai.chat.options.stream-usage	(ストリーミングのみ) リクエスト全体のトークン使用統計を含む追加のチャンクを追加するように設定します。このチャンクの `choices` フィールドは空の配列であり、他のすべてのチャンクにも使用状況フィールドが含まれますが、値は null になります。	false
spring.ai.openai.chat.options.proxy-tool-calls	true の場合、Spring AI は関数呼び出しを内部で処理せず、クライアントにプロキシします。関数呼び出しを処理し、適切な関数にディスパッチして、結果を返すのはクライアントの責任です。false (デフォルト) の場合、Spring AI は関数呼び出しを内部で処理します。関数呼び出しをサポートするチャットモデルにのみ適用されます。	false

spring.ai.openai.chat.enabled (削除され、無効になりました)

OpenAI チャットモデルを有効にします。

true

spring.ai.model.chat

OpenAI チャットモデルを有効にします。

開く

spring.ai.openai.chat.base-url

オプションで spring.ai.openai.base-url をオーバーライドしてチャット固有の URL を提供します。api.deepseek.com (英語) に設定する必要があります

spring.ai.openai.chat.api-key

オプションで spring.ai.openai.api-key をオーバーライドしてチャット固有の API キーを提供します

spring.ai.openai.chat.options.model

使用する DeepSeek LLM モデル (英語)

spring.ai.openai.chat.options.temperature

生成される補完の見かけの創造性を制御するために使用するサンプリング温度。値を高くすると出力がよりランダムになり、値を低くすると結果がより集中的で決定的になります。これら 2 つの設定の相互作用を予測するのは難しいため、同じ完了リクエストに対して温度と top_p を変更することはお勧めできません。

0.8

spring.ai.openai.chat.options.frequencyPenalty

-2.0 から 2.0 までの数値。正の値を指定すると、これまでのテキスト内の既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティが課され、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性が低くなります。

0.0f

spring.ai.openai.chat.options.maxTokens

チャット補完で生成するトークンの最大数。入力トークンと生成されたトークンの合計の長さは、モデルのコンテキストの長さによって制限されます。

spring.ai.openai.chat.options.n

各入力メッセージに対して生成するチャット補完の選択肢の数。すべての選択肢にわたって生成されたトークンの数に基づいて料金が請求されることに注意してください。コストを最小限に抑えるために、n を 1 に保ちます。

spring.ai.openai.chat.options.presencePenalty

-2.0 から 2.0 までの数値。正の値を指定すると、これまでにテキストに出現したかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティが課され、モデルが新しいトピックについて話す可能性が高まります。

spring.ai.openai.chat.options.responseFormat

モデルが出力する必要がある形式を指定するオブジェクト。{ "type": "json_object" } に設定すると JSON モードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効な JSON であることが保証されます。

spring.ai.openai.chat.options.seed

この機能はベータ版です。指定した場合、システムは、同じシードとパラメーターを使用した繰り返しリクエストが同じ結果を返すように、決定論的にサンプリングするために最善の努力をします。

spring.ai.openai.chat.options.stop

API がさらなるトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。

spring.ai.openai.chat.options.topP

核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替方法。モデルは、top_p 確率質量を使用してトークンの結果を考慮します。0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。通常、これまたは温度を変更することをお勧めしますが、両方を変更することは推奨しません。

spring.ai.openai.chat.options.tools

モデルが呼び出す可能性のあるツールのリスト。現在、ツールとしては関数のみがサポートされています。これを使用して、モデルが JSON 入力を生成する可能性のある関数のリストを提供します。

spring.ai.openai.chat.options.toolChoice

モデルによって呼び出される関数 (存在する場合) を制御します。none は、モデルが関数を呼び出さず、代わりにメッセージを生成することを意味します。auto は、モデルがメッセージを生成するか関数を呼び出すかを選択できることを意味します。{"type: "function" , "function" : {"name" : "my_function" }} で特定の関数を指定すると、モデルは強制的にその関数を呼び出します。関数が存在しない場合は none がデフォルトです。auto はデフォルトです。機能が存在します。

spring.ai.openai.chat.options.user

エンドユーザーを表す一意の識別子。OpenAI が不正使用を監視および検出できます。

spring.ai.openai.chat.options.functions

単一のプロンプトリクエストで関数呼び出しを有効にするために、名前で識別される関数のリスト。これらの名前を持つ関数は、functionCallbacks レジストリに存在する必要があります。

spring.ai.openai.chat.options.stream-usage

(ストリーミングのみ) リクエスト全体のトークン使用統計を含む追加のチャンクを追加するように設定します。このチャンクの choices フィールドは空の配列であり、他のすべてのチャンクにも使用状況フィールドが含まれますが、値は null になります。

false

spring.ai.openai.chat.options.proxy-tool-calls

true の場合、Spring AI は関数呼び出しを内部で処理せず、クライアントにプロキシします。関数呼び出しを処理し、適切な関数にディスパッチして、結果を返すのはクライアントの責任です。false (デフォルト) の場合、Spring AI は関数呼び出しを内部で処理します。関数呼び出しをサポートするチャットモデルにのみ適用されます。

false

spring.ai.openai.chat.options というプレフィックスが付いたすべてのプロパティは、リクエスト固有のランタイムオプションを Prompt 呼び出しに追加することで実行時にオーバーライドできます。

ランタイムオプション

OpenAiChatOptions.java [GitHub] (英語) は、使用するモデル、温度、周波数ペナルティなどのモデル構成を提供します。

起動時に、OpenAiChatModel(api, options) コンストラクターまたは spring.ai.openai.chat.options.* プロパティを使用してデフォルトのオプションを構成できます。

実行時に、新しいリクエスト固有のオプションを Prompt 呼び出しに追加することで、デフォルトのオプションをオーバーライドできます。たとえば、特定のリクエストのデフォルトのモデルと温度をオーバーライドするには、次のようにします。

ChatResponse response = chatModel.call(
    new Prompt(
        "Generate the names of 5 famous pirates.",
        OpenAiChatOptions.builder()
            .model("deepseek-chat")
            .temperature(0.4)
        .build()
    ));

モデル固有の OpenAiChatOptions [GitHub] (英語) に加えて、ChatOptions#builder() [GitHub] (英語) で作成されたポータブル ChatOptions [GitHub] (英語) インスタンスを使用できます。

関数呼び出し

マルチモーダル

現在、DeepSeek API はメディアコンテンツをサポートしていません。

サンプルコントローラー

新しい Spring Boot プロジェクトを作成し、spring-ai-starter-model-openai を pom (または gradle) の依存関係に追加します。

src/main/resources ディレクトリに application.properties ファイルを追加して、OpenAi チャットモデルを有効にして構成します。

spring.ai.openai.api-key=<DEEPSEEK_API_KEY>
spring.ai.openai.base-url=https://api.deepseek.com
spring.ai.openai.chat.options.model=deepseek-chat
spring.ai.openai.chat.options.temperature=0.7

# The DeepSeek API doesn't support embeddings, so we need to disable it.
spring.ai.openai.embedding.enabled=false

api-key を DeepSeek Api キーに置き換えます。

これにより、クラスに挿入できる OpenAiChatModel 実装が作成されます。以下は、テキスト生成にチャットモデルを使用する単純な @Controller クラスの例です。

@RestController
public class ChatController {

    private final OpenAiChatModel chatModel;

    @Autowired
    public ChatController(OpenAiChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        return Map.of("generation", this.chatModel.call(message));
    }

    @GetMapping("/ai/generateStream")
    public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return this.chatModel.stream(prompt);
    }
}