DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用|已完结

为什么选 DeepSeek 结合 Spring AI 开发对于 Java 开发者而言，接入国产大模型往往面临框架适配、上下文管理复杂等痛点。这门课没有泛泛而谈大模型原理，而是直接切入工程落地，利用 Spring AI 抽象层统一管理 DeepSeek 的调用。课程解决的核心问题是：如何让具备 Ja

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为什么选 DeepSeek 结合 Spring AI 开发

对于 Java 开发者而言，接入国产大模型往往面临框架适配、上下文管理复杂等痛点。这门课没有泛泛而谈大模型原理，而是直接切入工程落地，利用 Spring AI 抽象层统一管理 DeepSeek 的调用。课程解决的核心问题是：如何让具备 Java 业务逻辑能力的程序员，快速构建具备多轮对话记忆和工具调用能力的 AI Agent。它不适合纯前端或 Python 选手，而是专为后端开发者定制。通过打造“AI 家庭医生”这一垂直场景，你将具体接触健康咨询、病历分析等模块，理解如何设计提示词工程以处理敏感医疗数据，以及如何利用 Agent 架构实现意图识别与任务分发。基础要求上，你只需熟悉 Spring Boot 常用注解和基本 RESTful API 设计，无需深入神经网络底层数学原理，但必须能看懂 Java 代码逻辑。

学习路径与核心模块拆解

建议不要线性通读，而是分阶段攻克。首先聚焦于“连接与配置”，重点掌握 Spring AI 如何对接 DeepSeek 接口，这是所有功能的基石；其次深入“对话记忆管理”，学习如何在 Spring 环境下维护用户的多轮对话上下文，避免模型出现失忆现象；最后攻坚“工具调用与 Agent 编排”，这是课程的精华，涉及如何调用外部 API 获取实时医疗数据，以及让 AI 自主决定何时调用工具。学完这些，你能够独立搭建一个具备基础医疗问答能力的 Web 服务。资料配合练习时，务必动手修改代码中的系统提示词，观察不同措辞对病历分析准确度的影响。尝试将家庭医生的设定替换为法律咨询或保险顾问，复用相同的 Agent 架构，以此检验自己是否真正掌握了框架的抽象能力，而非仅仅依赖预置代码。

学完后的能力边界与拓展方向

完成课程后，你应具备独立开发垂直领域 AI 助手的能力，能处理从用户输入解析、逻辑判断到结果生成的完整链路。这不是一个让你立刻成为医疗专家的课程，而是赋予你“AI 工程化”的手艺。项目可拓展性强，核心架构可用于构建养老陪护机器人、个性化健康顾问等商业化原型。在面试中，这是一个极具说服力的作品，因为它展示了你不仅会调用 API，更懂得如何用企业级框架管理 AI 的不确定性。建议在学习过程中，记录每一次调试失败的案例，例如幻觉问题的排查过程，这些实战细节比理论代码更受雇主青睐。最终目标是让你能基于此模板，快速孵化出属于自己想法的 AI 应用，而非止步于复刻课程项目。

课程介绍

DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用，。随着DeepSeek驱动的Agent开发需求急剧增加，市场上对人才的需求也日益紧迫。掌握DeepSeek AI应用开发的技能，将使您领先一步，抢占AI红利。因此，我们推出了首个DeepSeek与SpringAI课程。该课程将从零基础开始，帮助学员打造一款AI家庭医生，涵盖健康咨询和病历分析等核心模块，实现AI技术与实际应用的结合。此外，学员可以根据自己的创意进行拓展和升级，将项目变为个人毕业设计、面试作品或商业化项目（如AI女友、养老机器人、医疗助手等），从而丰富AI项目的实战经验，成为能够真正将DeepSeek技术落地的开发者！

课程目录

├── 第1章 DeepSeek+SpringAI实战AI智能家庭医生–课程导学/
│ └── [ 11M] 1-1DeekSeep应用开发–课程导学
├── 第2章 DeepSeek项目介绍/
│ ├── [ 16M] 2-1AI家庭医生项目效果展示
│ ├── [ 19M] 2-2AI家庭医生课程内容介绍
│ ├── [8.9M] 2-3项目架构及技术选型详细讲解
│ └── [ 21M] 2-4项目详细分析及DeepSeek适用场景
├── 第3章 【DeepSeek与ollama】 手把手本地部署DeepSeek/
│ ├── [ 25M] 3-1关于deepseek基本原理介绍
│ ├── [9.2M] 3-2为什么选择ollama大模型服务？
│ ├── [ 26M] 3-3MAC安装Ollama本地部署DeepSeek
│ ├── [ 13M] 3-4Windows11安装Ollama本地部署DeepSeek
│ ├── [ 38M] 3-5Windows配置Ollama与DeepSeek自定义目录环境
│ ├── [ 10M] 3-6Ollama常用命令脚本
│ ├── [ 18M] 3-7PageAssist浏览器可视化UI集成DeepSeek
│ ├── [ 20M] 3-8ChatboxAI本地可视化UI集成DeepSeek
│ ├── [ 30M] 3-9CherryStudio集成硅基流动满血DeepSeekApi
│ └── [ 12M] 3-10DeepSeek离线与线上api区别？
├── 第4章 【构建项目环境】 手把手搭建《AI家庭医生》项目开发环境/
│ ├── [ 20M] 4-1OpenJDK21与maven环境介绍
│ ├── [ 17M] 4-2使用IDEA配置基础项目环境
│ ├── [8.7M] 4-3数据库选型对比抉择
│ ├── [ 12M] 4-4MySQL8数据库与可视化Navicat建库
│ └── [ 14M] 4-5内网互通原则（私有专有网络）
├── 第5章 【搭建单应用服务基础架构】 基于SpringBoot3构建项目基础架构/
│ ├── [ 19M] 5-1SpringBoot3快速入门
│ ├── [ 43M] 5-2使用Maven搭建SpringBoot3基础架构
│ ├── [ 13M] 5-3SpringBoot配置文件yml的妙用
│ └── [ 16M] 5-4SpringBoot多环境配置文件解耦
├── 第6章 【集成DeepSeek编码】SpringAI整合Ollama集成DeepSeek/
│ ├── [ 21M] 6-1使用Restful接口通过Ollama的Api调用大模型
│ ├── [9.3M] 6-2使用Postman掌握对Ollama的Api接口调用
│ ├── [ 24M] 6-3SpringAI在项目中起着怎样的关键性作用
│ ├── [ 35M] 6-4SpringAI集成ollama实现deepseek同步调用
│ ├── [ 44M] 6-5ollama实现deepseek流式stream调用
│ ├── [ 27M] 6-6使用service对控制器与业务功能进行解耦优化
│ ├── [ 46M] 6-7使用AOP切面化统计大模型调用执行时间
│ ├── @www.
│ └── [ 33M] 6-8StopWatch秒表时间的优雅统计
├── 第7章 【服务端推送事件】 如何让家庭医生进行病情分析并提供解决方案？/
│ ├── [ 10M] 7-1SSE服务端推送事件原理机制剖析
│ ├── [ 44M] 7-2手把手构建基于Spring的SSE服务器
│ ├── [ 36M] 7-3结合通义灵码开发基于SSE的H5客户端
│ ├── [ 17M] 7-4创建服务接口并连接SSE服务
│ ├── [ 41M] 7-5连接SSE服务并发送单条消息
│ ├── [ 27M] 7-6解决SSE服务调用的跨域问题
│ ├── [ 18M] 7-7SSE服务推送消息给所有客户端
│ ├── [ 27M] 7-8ADD事件批量消息流式推送与自动重连机制
│ ├── [ 29M] 7-9SSE服务同时在线人数统计
│ ├── [ 62M] 7-10ollama定制deepseek医生角色的提示词引擎
│ ├── [ 40M] 7-11改造ollama流式响应返回家庭医生业务数据
│ └── [ 60M] 7-12家庭医生H5页面代码梳理与联调SSE测试
├── 第8章 家庭医生离线数据及deepseek病情分析数据持久化/
│ ├── [ 24M] 8-1手把手创建医患沟通数据库表设计
│ ├── [ 20M] 8-2为家庭医生数据库配置数据源
│ ├── [ 35M] 8-3SpringBoot3集成MyBatisPlus持久层
│ ├── [ 45M] 8-4AI家庭医生病情分析记录持久化
│ └── [ 21M] 8-5查询并展示AI家庭医生的沟通记录数据
├── 第9章 【家庭医生项目容器化部署】 如何搭建线上算力云架构？/
│ ├── [ 46M] 9-1GPU算力云服务器的采购推荐
│ ├── [ 23M] 9-2安全组配置与SSH工具使用
│ ├── [ 18M] 9-3云端部署并配置deepseek大模型
│ ├── [ 19M] 9-4云服务器配置安装OpenJDK21
│ ├── [ 22M] 9-5云服务器安装Docker容器
│ ├── [ 30M] 9-6Docker安装MySql8与数据表迁移
│ ├── [ 11M] 9-7发布项目-生产环境参数配置
│ ├── [ 35M] 9-8发布项目-SpringBoot3项目打包发布
│ ├── [ 37M] 9-9发布项目-安装配置Nginx
│ └── [ 29M] 9-10发布项目-Nginx发布家庭医生前端项目
└── 第10章 课程回顾与总结/
└── [7.2M] 10-1课程总结
└── 资料代码/