隨著 DeepSeek R1 模型的發布,其強大的思維鏈能力讓開發者為之興奮。然而,Spring AI 等主流框架對其支持不足,導致很多開發者無法充分發揮模型潛力。本文將為您帶來一個完美的解決方案 - deepseek4j。
一、為什么需要 deepseek4j?
1.1 現有框架的局限性
思維鏈內容丟失:R1 最核心的推理過程完全被忽略
響應模式不兼容:無法處理"思考在前、結論在后"的輸出模式
參數限制:temperature、top_p 等關鍵參數設置失效
流式處理不完善:用戶體驗欠佳
雖然筆者上篇博客介紹了如何使用 WebFlux 直接調用 DeepSeek API,但這種方式存在一些問題:開發成本高:直接調用 API 或改造現有框架需要處理大量細節,包括請求構建、響應解析、錯誤處理等。
一不做二不休,為了徹底解決這些問題,筆者基于 OpenAI4J[1] 項目的優秀架構,打造了一個專門面向 DeepSeek 的開箱即用方案 DeepSeek4J[2]
增強支持 DeepSeek 獨有的思維鏈和賬單特性
增加 Project Reactor 的全面響應式支持
提供集成 Spring Boot Starter,提供自動配置
二、核心特性
完整保留思維鏈能力、賬單
響應式流式處理
簡單優雅的 API 設計
開箱即用的 Spring Boot 集成,同時支持2.x / 3.x
內置調試頁面
詳細的請求響應日志
靈活的代理配置
響應式編程支持
三、快速開始
3.1 添加依賴
io.github.pig-mesh.ai deepseek-spring-boot-starter 1.1.0
3.2 配置參數
deepseek: api-key:your-api-key-here base-url:https://api.deepseek.com/v1#可選,默認為官方API地址,支持火山、gitee、硅基流動
3.3 基礎使用
@Autowired privateDeepSeekClientdeepSeekClient; //sse流式返回 @GetMapping(value="/chat",produces=MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) publicFluxchat(Stringprompt){ returndeepSeekClient.chatFluxCompletion(prompt); }
3.4 進階配置
publicFluxchat(Stringprompt){ ChatCompletionRequestrequest=ChatCompletionRequest.builder() //模型選擇,支持DEEPSEEK_CHAT、DEEPSEEK_REASONER等 .model(ChatCompletionModel.DEEPSEEK_CHAT) //添加用戶消息 .addUserMessage(prompt) //添加助手消息,用于多輪對話 .addAssistantMessage("上輪結果") //添加系統消息,用于設置角色和行為 .addSystemMessage("你是一個專業的助手") //設置最大生成token數,默認2048 .maxTokens(1000) //設置響應格式,支持JSON結構化輸出 .responseFormat() .tools()//functioncalling .build(); returndeepSeekClient.chatFluxCompletion(request); }
3.5 開發者專享彩蛋:
內置可視化調試頁面,雙擊 sse.html 即可開啟實時對話監控,完整呈現思維鏈演進過程!頁面提供了完整的前端實現代碼,可作為集成參考。
點擊「閱讀原文」直達項目倉庫,開啟你的智能開發新紀元!
DeepSeek4J:https://github.com/pig-mesh/deepseek4j
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原文標題:deepseek4j已開源——完美解決DeepSeek R1集成難題
文章出處:【微信號:OSC開源社區,微信公眾號:OSC開源社區】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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