努力的小雨
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Spring AI + DeepSeek：提升业务流程的智能推理利器 - 努力的小雨
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原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文探讨了如何将DeepSeek集成到Spring AI中，以提升业务流程。尽管DeepSeek主要作为推理助手，但其在数据分析方面的能力也很强。开发者可以选择Ollama或OpenAI接口，根据需求使用不同模型版本，建议使用7b版本以获得更好性能，同时需注意存储和显存要求，以确保系统流畅运行。
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关键要点
- DeepSeek可以集成到Spring AI中以提升业务流程。
- DeepSeek主要作为推理助手，但在数据分析方面也很强大。
- 开发者可以选择Ollama或OpenAI接口，根据需求使用不同模型版本。
- 建议使用7b版本以获得更好性能，同时需注意存储和显存要求。
- HAI服务器上部署的DeepSeek大模型可以满足当前需求。
- Ollama和OpenAI接口兼容，可以根据实际需求选择。
- 需要引入Ollama相关依赖并配置调用地址和模型。
- 7b模型在处理能力和效果方面优于1.5b模型。
- 选择更大规模的模型（如70b）会提高算力和存储需求。
- 基础性机器的存储容量有限，需选择合适的模型版本。
- 显存需扩展至32GB及以上以确保系统流畅运行。
- DeepSeek在推理和数据分析上为系统增添显著价值，助力智能化转型。
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