本文讨论了团队在构建AI服务时的经验教训，强调了项目结构、配置分层、模型版本迭代和可观测性等关键设计原则。通过引入版本子目录和动态注册机制，简化了多版本管理，确保了API的稳定性和可维护性。同时，文章还分享了一些开发流程和CI/CD的最佳实践，以提高团队的工作效率和代码质量。
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。
更新：使用_gpt-3.5-turbo_名称的应用将于12月11日自动升级到新模型版本，相关博客文章已修改，删除了该内容。
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