Spring Boot3+Vue2极速整合: 10分钟搭建DeepSeek AI对话系统

前言

在大语言模型已成为企业智能化转型和个人效率提升的核心驱动力。作为国产大模型的优秀代表，DeepSeek凭借其卓越的中文语义理解能力和开发者友好的API生态，正在成为构建本土化AI应用的首选平台。本文将以Spring Boot3+Vue2全栈技术为基础，手把手带你打造一个具备以下特性的AI对话系统：实时流式对话交互体验；支持Markdown代码块/表格的专业级内容渲染；前端安全防护与响应式界面设计；高扩展性的API接入架构。

为什么选择DeepSeek？

中文语境专家：针对中文语法特点优化，歧义识别准确率提升40%；
极速响应：国内服务器部署，平均API延迟<800ms；
成本可控：免费试用+阶梯定价模式，个人项目月均成本低至5元；
流式输出：支持chunked数据传输，避免用户长时间等待。

技术架构解析

后端技术栈

SpringBoot 3.x：快速构建RESTful API；
WebFlux：响应式流处理框架，QPS可达3000+；
Lombok：通过注解简化POJO模型。

前端技术栈

Vue2.x；
WebSocket：双向实时通信支持；
XSS防御：DOMPurify过滤恶意脚本。

环境准备

JDK 17+；
Node.js 12+；
Maven 3.9+；
Ollama。

后端项目初始化

pom依赖

yml 配置文件

核心服务实现

DeepSeekService 是一个核心服务类，主要负责处理与 ollama 的通信和数据处理。整个服务采用响应式编程模式（Flux），实现非阻塞式处理，提高系统性能。同时通过日志记录，确保服务的可靠性和稳定性。

前端项目初始化

聊天组件ChatCodingce.vue

开发采用 flex 布局、基于 WebSocket 进行实时通信、针对不同类型的消息等。采用 flex 布局，包含消息显示区、输入区和连接状态提示区。消息显示区支持滚动，并能自动定位到最新消息；输入区集成了输入框和发送按钮，提供便捷的交互体验；状态区则实时显示 WebSocket 连接状态，让用户随时掌握通信情况；基于 WebSocket 进行实时通信，initWebSocket 方法负责建立连接，并完整管理连接生命周期，包括连接成功、消息接收、错误处理和断线重连等。消息的发送与接收分别通过 sendMessage 和 appendMessage 方法处理，并支持区分用户消息和机器人回复。此外，组件使用 marked 库渲染 Markdown 格式，并结合 DOMPurify 进行 XSS 过滤，确保消息展示安全可靠；针对不同类型的消息（用户消息、机器人回复、错误提示）定义了个性化样式，并利用 :deep 选择器为 Markdown 内容提供精细化样式支持，包括标题、代码块、表格、列表等，确保内容展示既专业又美观。整体设计注重用户体验，不仅优化了交互细节，还完善了状态提示和错误处理机制，使聊天体验更加流畅。

效果展示

后端

上图显示了项目运行时的日志信息，记录了 WebSocket 连接和 Ollama 的交互过程，包括消息接收和响应的详细日志。

前端

上图为 AI 对话系统的用户界面截图。整个界面支持 Markdown 格式的渲染，使得回答内容层次分明，易于阅读。

源码获取

关注gzh后端码匠，回复"DeepSeek"消息即可获取完整源码。

结语

通过本文的实践，我们成功搭建了一个基于 Spring Boot 和 Vue 的 AI 对话系统。该系统具备以下特点：

实时对话基于 WebSocket 实现流式响应，带来更流畅的交互体验；
优雅展示支持 Markdown 格式渲染，让消息显示更清晰直观；
稳定可靠内置完善的错误处理机制，确保系统高效稳定运行；
易于扩展代码结构清晰，方便后续功能拓展和优化。

这一系统不仅能够用于智能客服、在线问答等场景，还能结合大模型能力，进一步提升智能化水平。未来，我们可以继续优化性能，增强上下文理解能力，并探索更多创新应用场景，让 AI 交互变得更加智能自然。

原文转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/_uVBI6Ub4-f-xiybVYfg4g