大模型之Spring AI实战系列（三十二）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：工具函数（Function Call）实战应用

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大模型之Spring AI实战系列（三十二）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：工具函数（Function Call）实战应用

系列篇章💥

No.文章
1大模型之Spring AI实战系列（一）：基础认知篇 - 开启智能应用开发之旅
2大模型之Spring AI实战系列（二）：Spring Boot + OpenAI 打造聊天应用全攻略
3大模型之Spring AI实战系列（三）：Spring Boot + OpenAI 实现聊天应用上下文记忆功能
4大模型之Spring AI实战系列（四）：Spring Boot + OpenAI 使用OpenAI Embedding实现文本向量化
5大模型之Spring AI实战系列（五）：Spring Boot + OpenAI 构建带角色设定的智能对话系统
6大模型之Spring AI实战系列（六）：Spring Boot + OpenAI 利用PromptTemplate构建动态提示词系统
7大模型之Spring AI实战系列（七）：Spring Boot + OpenAI 构建结构化输出的AI响应系统
8大模型之Spring AI实战系列（八）：Spring Boot + OpenAI 使用Whisper实现语音转文本功能
9大模型之Spring AI实战系列（九）：Spring Boot + OpenAI 使用TTS实现文本转语音功能
10大模型之Spring AI实战系列（十）：Spring Boot + OpenAI 使用 DALL·E实现文本生成图像功能
11大模型之Spring AI实战系列（十一）：Spring Boot + OpenAI 集成本地向量数据库Chroma
12大模型之Spring AI实战系列（十二）：Spring Boot + OpenAI 构建基于RAG的智能问答系统
13大模型之Spring AI实战系列（十三）：Spring Boot + OpenAI 基于 Tool Calling 实现单个外部工具调用
14大模型之Spring AI实战系列（十四）：Spring Boot + OpenAI 支持多个 Tool 的插件化调用实践
15大模型之 Spring AI实战系列（十五）：Spring AI Tools 初体验——搭建首个可调用工具
16大模型之 Spring AI实战系列（十六）：Spring AI Tools 初级开发——解锁天气查询与数据库操作工具
17大模型之 Spring AI实战系列（十七）：Spring AI Tools 高级技巧——异步调用、事务控制与错误处理攻略
18大模型之 Spring AI实战系列（十八）：Spring AI Tools 进阶实战——深度集成 RESTful API 联通外部服务
19大模型之Spring AI实战系列（十九）：Spring Boot + 智谱AI 一站式开发指南，带你玩转大模型
20大模型之Spring AI实战系列（二十）：Spring AI + MCP + Brave Search 实战指南
21大模型之Spring AI实战系列（二十一）：Spring AI + MCP + 本地文件系统实战指南
22大模型之Spring AI实战系列（二十二）：Spring AI + MCP + SQLite 数据库实战指南
23大模型之Spring AI实战系列（二十三）：Spring AI + MCP + 自定义MCP服务开发实战
24大模型之Spring AI实战系列（二十四）：Spring Boot + OpenAI 集成DeepSeek模型构建智能对话应用
25大模型之Spring AI实战系列（二十五）：Spring Boot + DeepSeekAPI构建DeepSeek模型智能对话应用
26大模型之Spring AI实战系列（二十六）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：构建AI聊天应用
27大模型之Spring AI实战系列（二十七）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：构建智能代码生成器
28大模型之Spring AI实战系列（二十八）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：构建推理系统与思维链解析
29大模型之Spring AI实战系列（二十九）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：构建多轮对话系统
30大模型之Spring AI实战系列（三十）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：系统提示词设计
31大模型之Spring AI实战系列（三十一）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：结构化输出处理与实战应用
32大模型之Spring AI实战系列（三十二）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：工具函数（Function Call）实战应用

目录

前言

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域的应用日益广泛，为开发者带来了前所未有的机遇和挑战。在众多的框架和平台中，Spring Boot以其简洁、高效的特点，成为了构建企业级应用的首选之一。而DeepSeek作为一款强大的人工智能平台，提供了丰富的API接口和功能，能够满足各种复杂的应用需求。本文将深入探讨如何将Spring Boot与DeepSeek相结合，通过工具函数（Function Call）的实战应用，帮助读者快速掌握这一前沿技术，实现高效、智能的应用开发。

一、开发环境准备

（一）Java 版本要求

本项目采用Java 17进行编译和运行，请务必确保你的开发环境已成功安装JDK 17。你可以在命令行中输入以下命令进行检查：

java-version

输出应类似如下内容：

openjdk version "17.0.8" 2023-07-18 OpenJDK Runtime Environment (build 17.0.8+7) OpenJDK 64-Bit Server VM (build 17.0.8+7, mixed mode, sharing)

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2026新手小白AI创业变现指南（二）- AI写作辅助平台

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刚刚更新了2026新手小白AI创业变现指南l列表，新增加了测试过的炼字工坊、蛙蛙写作、笔杆平台（学术论文平台，非通用写作平台）。想简单介绍下，详情请点击2026新手小白AI创业变现指南（一）中平台列表中平台名称看详细介绍。 一、炼字工坊 平台基础信息 项目内容平台名称炼字工坊官方网址https://lianzigongfang.com平台介绍专为网文/剧本/漫剧作者设计的AI创作平台，帮你把精力花在“故事和表达”上，把重复、耗时、卡壳的部分交给AI。相比通用AI，炼字工坊在长篇稳定性上有明显优势。它用「问答+抽卡」帮你定题材卖点，用「设定库」自动归档世界观和角色，用「分层大纲」把控剧情节奏，用「续写润色」解决卡文问题。最重要的是：你的作品不会用于AI训练，版权完全归你。核心定位长篇创作的全流程辅助，从灵感、设定到续写、润色，让你专注创作本身。 🎯 它和通用AI（如DeepSeek、千问）

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如何突破字幕处理效率瓶颈？Whisper技术驱动的全流程解决方案 【免费下载链接】video-subtitle-master批量为视频生成字幕，并可将字幕翻译成其它语言。这是一个客户端工具, 跨平台支持 mac 和 windows 系统 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/video-subtitle-master 在全球化内容传播的今天，视频字幕处理已成为内容创作与分发的关键环节。传统字幕制作流程面临三大核心痛点：单任务处理耗时过长、多语言翻译质量参差不齐、硬件资源利用率低下。基于OpenAI Whisper语音识别技术的视频字幕批量处理工具，通过整合自动化语音转写与多引擎翻译能力，为突破这些效率瓶颈提供了全新可能。本文将从技术原理、实际应用与价值分析三个维度，深入剖析这款工具如何重构字幕处理工作流，并横向对比现有解决方案的优劣势。 诊断字幕处理行业痛点 效率瓶颈的底层成因 当前字幕制作主要依赖人工听写或单一引擎处理，导致三个维度的效率损耗：时间维度上，单小时视频需3-5小时人工转录；质量维度上，专业术语翻译准确率不足75%；资
AI 编程工具选型：Copilot、Cursor、Codex 核心差异

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【如文章引起大家共鸣，请“点赞”以及“转发”，以支持继续创作，谢谢大家！】 朋友们大家好！今天咱们不聊那些虚头巴脑的，直接来点实在的——AI编程工具选型，Copilot、Cursor、Codex这仨到底咋选？别急，我这就用最接地气的方式，给你唠唠它们的“脾气秉性”，保证你听完就能上手挑！ 先说Copilot，这哥们儿可是“代码补全界的扛把子”！它就像你身边的“代码小秘书”，你敲代码时，它就在旁边默默观察，你刚敲个“for”，它立马给你补上“(int i=0;i<n;i++)”，那叫一个快！而且，它还支持多IDE，VS Code、JetBrains啥的，都能无缝对接。不过呢，Copilot也有个“小毛病”，就是它更擅长“补全”，对于复杂的代码重构或者项目级理解，就有点力不从心了。
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概要 GitHub Awesome Copilot 是一个由社区驱动的开源项目，专注于为 GitHub Copilot 提供丰富的自定义增强工具。该项目汇集了全球开发者贡献的指令、提示词、配置和代理，旨在帮助用户最大化利用 GitHub Copilot 的 AI 编程能力。通过提供模块化的自定义组件，该项目将 Copilot 从一个通用的代码生成工具，升级为能够适应特定领域、工作流和最佳实践的智能编程伙伴。随着 AI 编程助手技术的快速发展，此类社区项目在推动工具实用性和普及性方面扮演着关键角色，特别是在个性化、专业化场景的支持上。 整体架构流程 Awesome GitHub Copilot 项目采用模块化、分层式的架构设计，确保各类自定义组件能够独立管理又相互协作。整体架构流程可分为五个核心层次： 1. 资源层（Resource Layer）：作为基础层，包含所有原始的自定义组件文件，如提示词文件（.prompt.md）、指令文件（.instructions.md）