【Java开发者必看】LangChain4j实战全解析：3步接入DeepSeek大模型，打造高效AI应用

已于 2025-06-05 23:21:23 修改
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分类专栏： Java AI 开发者进阶指南 文章标签： 人工智能 Java LangChain4j 集成学习 文心一言 gpt-3 知识图谱
于 2025-06-05 23:19:07 首次发布
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目录

一、中文通用大模型综合性测评基准

1、大语言模型排行榜

2、评测目的 

3、特色优势 

4、行业影响  

5、LangChain4j支持接入的大模型

6、国内主流大模型

1）通用大模型

2）垂直领域模型

3）国外主流大模型

4）开源大模型

二、DeepSeek接入DeepSeek-V3&DeepSeek-R1

第一步：注册DeepSeek账户

第二步：配置环境变量

第三步：开发与测试

三、DeepSeek API文档

一、中文通用大模型综合性测评基准

1、大语言模型排行榜

大语言模型排行榜： 【大语言模型排行榜测评官网】

SuperCLUE是由国内CLUE学术社区于2023年5月推出的中文通用大模型综合性评测

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【Java开发者必看】LangChain4j实战全解析：3步接入ChatGPT大模型，打造高效AI应用
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作为中文领域权威测评社区，其评测结果被学界和产业界广泛引用，例如商汤“日日新5.0”和百度文心大模型均通过SuperCLUE验证技术突破，推动了中文NLP技术生态的迭代，为中文大模型的发展和优化提供了重要的参考依据，促进了中文大模型技术的不断进步和应用。全面评估中文大模型在语义理解、逻辑推理、代码生成等10多项基础能力，以及涵盖数学、物理、社科等50多学科的专业能力，旨在回答在通用大模型发展背景下，中文大模型的效果情况，包括不同任务效果、与国际代表性模型的差距、与人类的效果对比等问题。
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本文介绍了在Java项目中调用DeepSeek API的方法。由于DeepSeek与OpenAI接口标准兼容，可通过引入OpenAI依赖(langchain4j-open-ai)实现调用。代码示例展示了如何使用OpenAiChatModel对象配置baseUrl、apiKey和modelName("deepseek-chat")进行API交互。文中还提供了获取API密钥的官网指引，并说明DeepSeek提供两种模型(deepseek-chat和deepseek-reasoner)。最后解
别只会用别人的模型了，自学Ai大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！
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Langchain4j 实战 【AI代码生成平台】：接入deepseek，开发AI服务并实现结构化输出
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本文介绍了如何通过Langchain4j框架接入DeepSeek大模型。首先在DeepSeek开放平台获取API key，然后在Java项目中配置相关依赖和YML文件参数。重点讲解了创建AI服务接口、初始化配置类的方法，以及如何将大模型输出结构化处理。文章还提供了优化结构化输出的四种策略：设置max_tokens、添加字段描述注解、配置JSON模式、明确系统提示词。通过这些步骤，开发者可以便捷地将DeepSeek大模型集成到Java应用中，实现智能对话功能。
SpringBoot LangChain4j 集成deepseek大模型
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LangChain4j（3）——调用DeepSeek
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首先需要在开放平台进行注册，然后申请API key。为了可以正常调用DeepSeek的接口，还需要进行充值。遗憾的是，LangChain4j中暂时没有提供对DeepSeek API的直接支持，同时DeepSeek也没有提供官方SDK。但是，DeepSeek API 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式，通过修改配置，可以使用 OpenAI SDK 来访问 DeepSeek API。而LangChain4j中提供了对OpenAi的支持。于是，本例使用OpenAi的对象进行调用。
基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeek R1搭建RAG知识库实战指南
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随着大语言模型（LLM）的普及，如何结合企业私有知识库提升模型输出的准确性和专业性成为关键挑战。**检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）** 技术通过将外部知识库与生成模型结合，有效解决模型幻觉和时效性问题。本文将基于 **LangChain4j**（Java版LangChain框架）与火山引擎的 **DeepSeek R1** 模型，手把手搭建一个RAG知识库系统，并提供完整代码实现步骤。
大模型时代的DeepSeek突围之路：从模型部署到场景落地全解析
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本文从模型压缩到知识库搭建对DeepSeek进行讲解。无论是个人开发者快速验证创意，还是企业构建智能客服、知识管理系统，都能找到适配方案，立即行动吧。用Ollama部署7B模型尝鲜结合业务开发ReAct智能体搭建知识库或其他应用。
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例如，在处理一般性的文本资料，且使用的模型上下文窗口较大（如 4096 个 token）时，设置文本片段最大大小为 600 - 800 个 token，重叠部分为 30 - 50 个 token 可能是一个不错的选择。但最终的设置还需要通过实验和实际效果评估来确定，以找到最适合具体应用场景的参数值。
借着DeepSeek + LangChain4j 讲清楚Rag智能客服
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本项目是一个基于DeepSeek大模型和LangChain4j框架开发的智能客服系统，实现了文档智能问答、上下文关联对话等功能。系统采用RAG(检索增强生成)技术，能够基于自有知识库进行精准答复。本文详细介绍了如何使用DeepSeek和LangChain4j构建智能客服系统，从架构设计到具体实现，提供了完整的技术方案。通过使用RAG技术，我们成功实现了基于知识库的智能问答功能，为企业提供了高效、准确的客服解决方案。希望这篇文章能够帮助大家更好地理解和应用AI技术，欢迎在评论区交流讨论！
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查看官网错误码（https://help.aliyun.com/zh/model-studio/error-code）IDEA新建一个springboot项目，使用Spring lnitializr快速构建。发现新建的业务空间没有授权对应的模型，而默认的业务空间是授权的，测试的业务空间授权即可。maven项目在pom文件中引入LangChain4j的核心依赖与要接入的大模型依赖。这里pom需要引入新依赖。
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本文详细介绍如何使用 LangChain4j 调用 DeepSeek 大模型。这个 token 就像是一把钥匙，用于开启与 DeepSeek 大模型的交互通道。
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LangChain4j 可以理解是Java版本的LangChain，是一个旨在简化将大型语言模型（LLM）集成到 Java 应用程序中的框架。它帮我们封装了不同LLM 提供商（如 OpenAI、Google Vertex AI）的专有API方便在不同 LLM 或嵌入式存储之间切换，而无需重写代码。该项目于 2023 年初启动，旨在填补 Java 生态系统中缺乏 LLM 库和框架的空白。
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