🌟 在这系列文章中，我们将一起探索如何搭建一个支持大模型集成项目 NexLM 的开发过程，从 架构设计 到 代码实战，逐步搭建一个支持 多种大模型（GPT-4、DeepSeek 等） 的 一站式大模型集成与管理平台，并集成 认证中心、微服务、流式对话 等核心功能。

🔍 从架构设计到代码实现，一起探讨如何应对不同技术挑战，最终打造出高效、可扩展的大模型平台，目前项目基础架构已经搭建完成。

系列目录规划：

1. NexLM：从零开始打造你的专属大模型集成平台 ✅
2. Spring Boot + OpenAI/DeepSeek：如何封装多个大模型 API 调用 ✅
3. 微服务 + 认证中心：如何保障大模型 API 的安全调用
4. 支持流式对话 SSE & WebSocket：让 AI 互动更丝滑
5. 缓存与性能优化：提高 LLM API 响应速度
6. NexLM 开源部署指南（Docker）

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第二篇：Spring Boot + OpenAI/DeepSeek：如何封装多个大模型 API 调用

🎯 如何让你的项目支持 OpenAI、DeepSeek、本地大模型等多种 LLM？
🎯 如何封装 API，做到扩展性强、调用方便？
🎯 这篇文章带你一步步搭建通用 LLM 调用服务！

为什么要封装 LLM API？

在大模型开发中，我们往往需要 支持多个模型，例如：

• GPT-4（OpenAI） ：行业最强模型之一，但 API 价格较贵
• DeepSeek：性价比高，部分场景效果接近 GPT-4
• 本地大模型（如 ChatGLM） ：适合私有化部署，数据安全

如果在代码里直接写多个 API 请求，会导致 代码冗余、扩展性差。我们需要一个 统一封装的 LLM API 调用层，让项目可以随时切换模型，甚至同时支持多个模型。

效果展示

DeepSeek API 调用交互稍微有点点耗时…目前还没有支持流式输出效果（下一期优化），代码仓库地址：https://github.com/pitt1997/NexLM

代码实现

实现简单的 AI 接口调用还是比较简单，定义接口和具体接口的调用逻辑即可，下面是代码演示。

1）Controller 层

ChatController 定义一个页面的路由地址

@RestController
public class ChatController {

    /**
     * chat页面
     */
    @GetMapping("/auth/chat")
    public ModelAndView chat(ModelAndView modelAndView) {
        modelAndView.setViewName("ftl/chat");
        return modelAndView;
    }
}

ChatApiController 定义一个 API 交互接口。

@RestController
@RequestMapping("/api/ai")
public class ChatApiController {

    @Autowired
    private ChatService chatService;

    @Autowired
    private JwtTokenProvider jwtTokenProvider;

    @PostMapping("/chat")
    public ResponseEntity<String> chat(@RequestBody ChatRequest request, @RequestHeader("Authorization") String token) {
        // TODO 测试放行（后续加上JWT票据认证）
        if (token.startsWith("Bearer ")) {
            return ResponseEntity.ok(chatService.callAIModel(request.getMessage(), request.getModelType()));
        }
        // 认证中心解析 JWT 验证权限
        SessionUser sessionUser = jwtTokenProvider.validateUserToken(token);
        if (sessionUser == null) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.UNAUTHORIZED).body("Unauthorized");
        }
        return ResponseEntity.ok(chatService.callAIModel(request.getMessage(), request.getModelType()));
    }
}

2）VO 层

请求对象，主要定义输入的消息和模型的类型。

@Data
public class ChatRequest {

    private String message;   // 用户输入的消息

    private String modelType; // 选择的大模型，例如 "chatgpt" 或 "local"
}

3）Service 层

这里封装不同模型的调用实现。

@Service
public class ChatService {

    @Autowired
    private OpenAIClient openAIClient;

    @Autowired
    private DeepSeekClient deepSeekClient;

    @Autowired
    private LocalLLMClient localLLMClient;

    public String callAIModel(String prompt, String modelType) {
        if ("chatgpt".equalsIgnoreCase(modelType)) {
            return openAIClient.chat(prompt);
        } else if ("deepseek".equalsIgnoreCase(modelType)) {
            return deepSeekClient.chat(prompt);
        } else if ("local".equalsIgnoreCase(modelType)) {
            return localLLMClient.chat(prompt);
        }
        return "Invalid Model Type";
    }
}

4）调用大模型接口 API

实现具体大模型的 API 调用逻辑。以 DeepSeek 为例，注意 DeepSeek 需要提前在官网注册密钥。（注：按照官网要求的请求参数格式进行请求即可，注意需要正确解析返回结果中的内容）。

@Component
public class DeepSeekClient {
    private static final String API_URL = "https://api.deepseek.com/chat/completions"; // DeepSeek API 地址
    private static final String API_KEY = "你的 DeepSeek API Key"; // 替换为你的 API Key
    private static final String MODEL = "deepseek-chat"; // deepseek-v3 / deepseek-r1

    public String chat(String prompt) {
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
        HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
        headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
        headers.add("Authorization", "Bearer " + API_KEY);

        Map<String, Object> body = new HashMap<>();
        body.put("model", MODEL); // deepseek-v3 / deepseek-r1
        body.put("temperature", 0.7); // 可调整温度
        body.put("max_tokens", 2048); // 控制回复长度

        List<Map<String, String>> messages = Arrays.asList(
                new HashMap<String, String>() {{
                    put("role", "user");
                    put("content", prompt);
                }}
        );
        body.put("messages", messages);

        HttpEntity<Map<String, Object>> request = new HttpEntity<>(body, headers);
        ResponseEntity<String> response = restTemplate.exchange(API_URL, HttpMethod.POST, request, String.class);

        return extractContent(response.getBody());
    }

    // 解析一下大模型返回结果的json参数。
    private String extractContent(String responseBody) {
        try {
            ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
            JsonNode root = objectMapper.readTree(responseBody);
            return root.path("choices").get(0).path("message").path("content").asText();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return "Error parsing response";
        }
    }
}

OpenAI 调用逻辑基本一致。

@Component
public class OpenAIClient {
    private static final String API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
    private static final String API_KEY = "你的 OpenAI API Key"; // 请替换为你的 API Key

    public String chat(String prompt) {
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
        HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
        headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
        headers.add("Authorization", "Bearer " + API_KEY);

        Map<String, Object> body = new HashMap<>();
        body.put("model", "gpt-4");

        List<Map<String, String>> messages = Arrays.asList(
                new HashMap<String, String>() {{
                    put("role", "user");
                    put("content", prompt);
                }}
        );
        body.put("messages", messages);

        HttpEntity<Map<String, Object>> request = new HttpEntity<>(body, headers);
        ResponseEntity<String> response = restTemplate.exchange(API_URL, HttpMethod.POST, request, String.class);

        return response.getBody();
    }
}

5）调用本地模型

也可以调用本地部署的大模型（需要提前部署本地大模型，可以看我之前的文章部署方法）。

@Component
public class LocalLLMClient {

    private static final String LOCAL_MODEL_URL = "http://localhost:5000/api/chat";

    public String chat(String prompt) {
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();

        Map<String, String> requestBody = new HashMap<>();
        requestBody.put("prompt", prompt);

        ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity(LOCAL_MODEL_URL, requestBody, String.class);
        return response.getBody();
    }
}

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3. 前端页面（HTML + JavaScript）

一个简单的 HTML 页面，输入问题后，调用后端 API 获取大模型的回答（暂时使用 HTML 做一个演示）。

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>AI 聊天</title>
    <style>
        body {
            font-family: Arial, sans-serif;
            background: #f4f4f4;
            margin: 0;
            padding: 0;
            display: flex;
            justify-content: center;
            align-items: center;
            height: 100vh;
        }
        .chat-container {
            width: 500px;
            background: #fff;
            padding: 20px;
            border-radius: 10px;
            box-shadow: 0 4px 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
        }
        h1 {
            text-align: center;
            color: #333;
        }
        .input-group {
            margin: 15px 0;
        }
        input, select, button {
            width: 100%;
            padding: 10px;
            margin-top: 5px;
            border: 1px solid #ccc;
            border-radius: 5px;
        }
        button {
            background: #007bff;
            color: white;
            cursor: pointer;
        }
        button:hover {
            background: #0056b3;
        }
        .response {
            margin-top: 20px;
            background: #eef;
            padding: 10px;
            border-radius: 5px;
            min-height: 50px;
        }
    </style>
</head>
<body>
<div class="chat-container">
    <h1>大模型 AI 聊天</h1>
    <div class="input-group">
        <label>输入你的问题：</label>
        <input type="text" id="message" placeholder="请输入问题">
    </div>
    <div class="input-group">
        <label>选择模型：</label>
        <select id="modelType">
            <option value="chatgpt">ChatGPT</option>
            <option value="deepseek">DeepSeek</option>
            <option value="local">本地模型</option>
        </select>
    </div>
    <button onclick="sendMessage()">发送</button>
    <div class="response" id="response">AI 回复将在这里显示...</div>
</div>

<script>
    async function sendMessage() {
        const message = document.getElementById('message').value;
        const modelType = document.getElementById('modelType').value;
        // 你的 JWT 令牌
        const token = getCookie('JSESSIONID'); // 这里应从登录系统获取
        console.log('JWT Token:', token); // 打印 token 值
        const response = await fetch('/web/api/ai/chat', {
            method: 'POST',
            headers: {
                'Content-Type': 'application/json',
                'Authorization': `Bearer B6FC7391D7856A16391F9860DA5DA3B8}`
            },
            body: JSON.stringify({ message, modelType })
        });
        const text = await response.text();
        document.getElementById('response').innerText = text;
    }

    function getCookie(name) {
        const cookies = document.cookie.split(';');
        for (let cookie of cookies) {
            const [cookieName, cookieValue] = cookie.trim().split('=');
            if (cookieName === name) {
                return decodeURIComponent(cookieValue);
            }
        }
        return null;
    }
</script>
</body>
</html>

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4. 认证中心（JWT 解析示例）

接口调用时应当校验当前用户的票据（登录时会存储用户会话票据信息）。

        // 认证中心解析 JWT 验证权限
        SessionUser sessionUser = jwtTokenProvider.validateUserToken(token);
        if (sessionUser == null) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.UNAUTHORIZED).body("Unauthorized");
        }

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5. 效果测试

🔥 现在，你的 AI 聊天前后端已完成！

1. 直接访问登录 http://localhost:8080/web/auth/login 页面
2. 输出用户名/密码：admin/123456
3. 跳转大模型页面，选择对应大模型，开始对话

6. 总结

• 架构：微服务 + 认证中心 + API 网关 + 本地/远程大模型
• Java 代码：完整的 Controller、Service、API 调用示例
• 前端：简单 HTML + JS 渲染
• 认证：JWT 校验

这样，你的系统可以支持用户认证，并调用本地或第三方大模型进行 AI 交互。

结语

本篇文章，我们介绍了 如何封装多个 LLM（大模型） API 调用 。

但是，目前的 对话是一次性返回的，后续我们将完善 微服务 + 认证中心：如何保障大模型 API 的安全调用， 并且支持流式对话（SSE）增加 WebSocket 实时消息实现 实时输出 AI 回复！敬请期待！

📌 下一章预告：SSE + WebSocket 实现流式对话！

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