springboot vue毕设中加入AI

<think>好的，用户想在他们的SpringBoot和Vue的毕业设计项目中集成AI功能。我需要根据他们提供的引用内容来给出合适的建议。首先，查看用户提供的引用，发现有几个相关的资源提到了如何集成DeepSeek的API，特别是使用SpringBoot和Vue2构建AI对话系统的例子。 首先，用户的需求是添加AI功能，可能包括聊天、文本生成等。根据引用[1]和[3]，集成DeepSeek的API是一个可行的方法，因为它的API友好，支持流式响应，适合中文环境。所以，我应该建议用户选择一个合适的AI服务，比如DeepSeek，然后分步骤说明前后端如何实现。 接下来，需要考虑前后端分离的架构。引用[2]提到前端可以通过nginx或打包到SpringBoot中部署，但这里主要关注功能集成。后端需要处理API请求，前端需要处理用户输入和展示结果。可能需要创建SpringBoot的控制器，处理Vue发来的请求，然后调用AI服务的API。 然后，用户可能需要示例代码，比如后端的RestTemplate或WebClient的使用，以及前端的Axios调用。流式响应部分可能需要使用SSE（Server-Sent Events）或者WebSocket，但根据引用[3]，流式响应可以通过分块传输实现，所以后端需要处理分块数据，前端逐步接收并显示。 此外，用户可能需要考虑API密钥的安全性，所以需要提醒他们不要在客户端暴露密钥，应该通过后端转发请求。同时，错误处理和加载状态也是前端需要考虑的。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步扩展功能，比如优化性能、添加历史记录或部署考虑。需要确保回答结构清晰，步骤明确，并参考提供的引用内容来增强可信度。</think>在SpringBoot和Vue项目中集成AI功能可通过以下步骤实现，以集成DeepSeek对话功能为例： ### 一、后端SpringBoot实现 1. **创建API控制器** ```java @RestController @RequestMapping("/api/ai") public class AIController { private final DeepSeekService deepSeekService; @PostMapping("/chat") public ResponseEntity<StreamingResponseBody> chat(@RequestBody ChatRequest request) { StreamingResponseBody responseBody = outputStream -> { deepSeekService.streamChat(request.getPrompt(), outputStream); }; return ResponseEntity.ok() .contentType(MediaType.TEXT_EVENT_STREAM) .body(responseBody); } } ``` 2. **实现流式调用服务** ```java @Service public class DeepSeekService { private static final String API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"; public void streamChat(String prompt, OutputStream outputStream) { WebClient.create().post() .uri(API_URL) .header("Authorization", "Bearer {your_api_key}") .bodyValue(createRequest(prompt)) .retrieve() .bodyToFlux(String.class) .subscribe(response -> { // 解析响应并写入outputStream outputStream.write(response.getBytes()); }); } } ``` ### 二、前端Vue实现 1. **创建对话组件** ```vue <template> <div> <input v-model="inputText" @keyup.enter="sendMessage"/> <div class="response-area">{{ responseContent }}</div> </div> </template> <script> export default { data() { return { inputText: '', responseContent: '' } }, methods: { async sendMessage() { const eventSource = new EventSource(`/api/ai/chat?prompt=${this.inputText}`); eventSource.onmessage = (event) => { this.responseContent += event.data; }; } } } </script> ``` ### 三、关键集成点 1. **流式传输**：使用Spring WebFlux的`WebClient`处理流式响应[^3] 2. **跨域配置**：在SpringBoot中添加`@CrossOrigin`注解或全局CORS配置 3. **API安全**：通过后端代理调用AI服务，避免前端暴露API密钥[^1] 4. **错误处理**：添加响应拦截器处理AI服务异常 ```java @ControllerAdvice public class AIExceptionHandler { @ExceptionHandler(AIServiceException.class) public ResponseEntity<String> handleAIException(AIServiceException ex) { return ResponseEntity.status(ex.getStatusCode()).body(ex.getMessage()); } } ``` ### 四、扩展建议 1. **上下文管理**：使用Redis存储对话历史记录 2. **性能优化**：配置Hystrix熔断机制防止服务雪崩 3. **格式渲染**：在前端集成Markdown解析器展示格式化内容[^3]