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南通网站制作_外贸流程实训报告_长沙百度seo代理_微信营销的方法和技巧

2025/2/24 14:52:07 来源:https://blog.csdn.net/github_38727595/article/details/145713469  浏览:    关键词:南通网站制作_外贸流程实训报告_长沙百度seo代理_微信营销的方法和技巧
南通网站制作_外贸流程实训报告_长沙百度seo代理_微信营销的方法和技巧

最近DeepSeek的爆火程度是一点也没有减少,相关的文章读也读不完~~~

继:

百度宣布文心一言于4月1日0时起全面免费之后,openAI、谷歌接着也跟进了他们的免费方案。

再之后,则看到Spring AI项目中也接入了DeepSeek AI

作为一名SpringBoot的重度使用用户,第一时间想着去在springboot工程中尝试下这个由Spring AI提供的stater:spring-ai-openai-spring-boot-starter

然鹅,却发现,Spring AI对 SpringBoot的版本还是有要求的,而我的2.x版本明显不在它的支持范围内~

没错,它要Spring Boot 3.2x and 3.3.x才可以!!!

紧接着,我就发现了它:)

DeepSeek4J(非广告哦,纯粹是因为它满足我的场景要求~)

官方文档:DeepSeek4j简介 - 零基础入门Java AI

最主要的,它支持springboot2.x/3.x

ok,那话不多说,必须尝试一下

快速开始:

maven依赖

pom.xml中添加如下starter依赖

<dependency><groupId>io.github.pig-mesh.ai</groupId><artifactId>deepseek-spring-boot-starter</artifactId><version>1.4.2</version>
</dependency>

基础配置:

application.yml或application.properties配置文件中增加如下配置:

deepseek:api-key: your-api-key-herebase-url: https://api.deepseek.com/v1  # 可选,默认为官方 API 地址,支持火山、gitee、硅基流动model: deepseek-reasoner # deepssek-reasoner或deepseek-chat

流式返回代码示例:

@Autowired
private DeepSeekClient deepSeekClient;@GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chat(String prompt) {return deepSeekClient.chatFluxCompletion(prompt);
}

进阶配置示例:

@GetMapping(value = "/chat/advanced", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chatAdvanced(String prompt) {ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()// 模型选择,支持 DEEPSEEK_CHAT、DEEPSEEK_REASONER 等.model(ChatCompletionModel.DEEPSEEK_REASONER)// 添加用户消息.addUserMessage(prompt)// 添加助手消息,用于多轮对话.addAssistantMessage("上轮结果")// 添加系统消息,用于设置角色和行为.addSystemMessage("你是一个专业的助手")// 设置最大生成 token 数,默认 2048.maxTokens(1000)// 设置响应格式,支持 JSON 结构化输出.responseFormat(...) // 可选// function calling.tools(...) // 可选.build();return deepSeekClient.chatFluxCompletion(request);
}

同步输出示例:(不推荐,耗时长,容易造成客户端阻塞,影响用户体验)

@GetMapping(value = "/sync/chat")
public ChatCompletionResponse syncChat(String prompt) {ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()// 根据渠道模型名称动态修改这个参数.model(deepSeekProperties.getModel()).addUserMessage(prompt).build();return deepSeekClient.chatCompletion(request).execute();
}

github中的项目传送门:DeepSeek4J的github地址

官方快速开始文档:Deepseek4j快速开始 - 零基础入门Java AI

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