LangChain4j （3）：集成 DeepSeek 大模型的Java程序

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VIP免费原创 2025-04-15 17:56:30 989 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

LangChain4j +DeepSeek大模型应用开发——10 检索增强生成 RAG 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。阅读详情

本文详细介绍如何使用 LangChain4j 调用 DeepSeek 大模型

一、获取DeepSeek权限

要获取 DeepSeek 大模型的访问权限，我们需要在 DeepSeek 官方平台获取 token，地址为：DeepSeek 。这个 token 就像是一把钥匙，用于开启与 DeepSeek 大模型的交互通道。

二、代码实现

在 Java 代码中，借助 LangChain4j 来调用 DeepSeek 大模型，我们可以编写如下代码：

import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class ChatLanguageModelController {
    @GetMapping("/chatmodel")
    public String modelChat(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Hello") String message) {
        ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
               .apiKey("XXXXXXXXXXXXXXXX")
               .baseUrl("https: