922 DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用

后端开发

课程简介

技术栈与项目定位 DeepSeek 近期在国内开发者社区热度极高，但其接入主流后端框架的落地教程相对稀缺。本课程选择 Spring AI 作为底层开发框架，这是一个基于 Spring Boot 的标准工程化方案，适合习惯 Java 生态的开发者快速上手。项目最终交付物是一款“AI 家庭医生”应用，核心功能包括健康咨询对话与病历数据结构化分析。这套组合的价值…

已有 0 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-07

技术栈与项目定位

DeepSeek 近期在国内开发者社区热度极高，但其接入主流后端框架的落地教程相对稀缺。本课程选择 Spring AI 作为底层开发框架，这是一个基于 Spring Boot 的标准工程化方案，适合习惯 Java 生态的开发者快速上手。项目最终交付物是一款“AI 家庭医生”应用，核心功能包括健康咨询对话与病历数据结构化分析。这套组合的价值在于：它不只是一次简单的 API 调用演示，而是完整覆盖了从 Prompt 工程、RAG（检索增强生成）数据挂载到 Agent 工具调用的全链路开发流程。通过这个项目，你能直观理解如何将大模型能力嵌入传统的 Spring MVC/Service 分层架构中，这对于有后端基础但想转型 AI 应用开发的工程师来说，是一套非常贴合生产环境的参考范式。

前置基础与学习路径

课程面向具备 Java 基础和 Spring Boot 常见开发经验的读者。如果你在微服务架构、RESTful API 设计方面已有一定积累，可以跳过基础环境搭建部分，直接切入核心逻辑。建议的学习顺序如下：首先，重点关注 DeepSeek API 的接入配置与 Token 管理机制，这是所有后续开发的地基；其次，深入研读“健康咨询”模块的代码实现，理解上下文管理（Context Window）和历史会话的持久化策略；最后，重点分析“病历分析”模块，这里涉及非结构化文本到结构化数据的提取逻辑，是检验你对 LLM 指令遵循能力掌握程度的关键章节。每个模块的代码都保留了足够的扩展点，方便你在此基础上添加新的业务逻辑，而不仅仅是完成一次性 Demo。

实战落地与资料配合

本课程提供的源码包和工程文件设计初衷是“可对照实践”。建议在本地搭建好开发环境后，先运行官方提供的初始版本，观察整体请求链路；随后，尝试修改核心 Bean 的配置，比如调整 Temperature 参数或切换不同的思维链（Chain-of-Thought）模板，记录输出效果的差异。课程鼓励你将此项目作为毕业设计或面试作品集，因为“医疗助手”这一场景天然具备较高的业务复杂度和社会价值。你可以基于现有代码，进一步拓展为个人助理、养老陪护机器人或垂直领域的医疗咨询工具，甚至探索商业变现的可能。掌握这套架构后，你便能独立构建出具备记忆、工具调用和垂直领域知识检索能力的通用 AI Agent 应用，真正具备将前沿大模型技术转化为实际生产力的工程能力。

课程介绍

DeepSeek驱动Agent开发需求量暴增，人才缺口大。如何快速掌握DeepSeek开发AI应用，是先人一步，抢占AI红利的关键。为此，推出首门DeepSeek与SpringAI课程。从零开始，打造一款AI家庭医生，涵盖健康咨询、病历分析核心模块开发，实现AI与应用对接。此外，可根据创意拓展和升级为个人毕设，面试项目，商业变现（AI女友、养老机器人、医疗助手等），丰富AI项目实战经验，成为真正能把DeepSeek技术落地的开发者！

课程目录

QQ_1743393536038.png (49.16 KB, 下载次数: 0) 2025-3-31 11:59 上传 课程介绍： DeepSeek驱动Agent开发需求量暴增，人才缺口大。如何快速掌握DeepSeek开发AI应用，是先人一步，抢占AI红利的关键。为此，推出首门DeepSeek与SpringAI课程。从零开始，打造一款AI家庭医生，涵盖健康咨询、病历分析核心模块开发，实现AI与应用对接。此外，可根据创意拓展和升级为个人毕设，面试项目，商业变现（AI女友、养老机器人、医疗助手等），丰富AI项目实战经验，成为真正能把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 1-1 DeekSeep应用开发--课程导学
第2章 DeepSeek项目介绍 2-1 AI家庭医生项目效果展示 2-2 AI家庭医生课程内容介绍 2-3 项目架构及技术选型详细讲解 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 3-1 关于deepseek基本原理介绍 3-2 为什么选择ollama大模型服务？ 3-3 MAC安装Ollama本地部署DeepSeek 3-4 Windows11安装Ollama本地部署DeepSeek 3-5 Windows配置Ollama与DeepSeek自定义目录环境 3-6 Ollama常用命令脚本 3-7 PageAssist 浏览器可视化UI集成DeepSeek 3-8 Chatbox AI本地可视化UI集成DeepSeek 3-9 CherryStudio集成硅基流动满血DeepSeek Api 3-10 DeepSeek 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 4-1 OpenJDK21与maven环境介绍 4-2 使用IDEA配置基础项目环境 4-3 数据库选型对比抉择 4-4 MySQL8数据库与可视化Navicat建库 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 5-1 SpringBoot3 快速入门 5-2 使用Maven搭建SpringBoot3基础架构 5-3 SpringBoot配置文件yml的妙用 5-4 SpringBoot多环境配置文件解耦
第6章 【集成DeepSeek编码】SpringAI整合Ollama集成DeepSeek 6-1 使用Restful接口通过Ollama的Api调用大模型 6-2 使用Postman掌握对Ollama的Api接口调用 6-3 SpringAI在项目中起着怎样的关键性作用 6-4 SpringAI集成ollama实现deepseek同步调用 6-5 ollama实现deepseek流式stream调用 6-6 使用service对控制器与业务功能进行解耦优化 6-7 使用AOP切面化统计大模型调用执行时间 6-8 StopWatch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？ 7-1 SSE服务端推送事件原理机制剖析 7-2 手把手构建基于Spring的SSE服务器 7-3 结合通义灵码开发基于SSE的H5客户端 7-4 创建服务接口并连接SSE服务 7-5 连接SSE服务并发送单条消息 7-6 解决SSE服务调用的跨域问题 7-7 SSE服务推送消息给所有客户端 7-8 ADD事件批量消息流式推送与自动重连机制 7-9 SSE服务同时在线人数统计 7-10 ollama定制deepseek医生角色的提示词引擎 7-11 改造ollama流式响应返回家庭医生业务数据 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 8-1 手把手创建医患沟通数据库表设计 8-2 为家庭医生数据库配置数据源 8-3 SpringBoot3集成MyBatisPlus持久层 8-4 AI家庭医生病情分析记录持久化 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？ 9-1 GPU算力云服务器的采购推荐 9-2 安全组配置与SSH工具使用 9-3 云端部署并配置deepseek大模型 9-4 云服务器配置安装OpenJDK21 9-5 云服务器安装Docker容器 9-6 Docker安装MySql8与数据表迁移 9-7 发布项目 - 生产环境参数配置 9-8 发布项目 - SpringBoot3 项目打包发布 9-9 发布项目 - 安装配置Nginx 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 10-1 课程总结