2025最强DeepSeek4j实战指南：从0到1构建企业级Java AI应用
项目地址: https://gitcode.com/pig-mesh/deepseek4j 你是否正在经历这些AI集成痛点？
- 企业级Java项目集成DeepSeek模型时，面临复杂的API封装与异步处理难题？
- Spring Boot应用中AI能力配置繁琐，缺乏开箱即用的最佳实践？
- 流式响应处理逻辑复杂，前端无法实时展示AI推理过程？
- 函数调用与JSON结构化输出集成困难，影响开发效率？
本文将通过10个实战场景+23段核心代码+5个架构图，系统解决以上问题，帮助Java开发者30分钟内完成DeepSeek AI能力集成，掌握从基础配置到高级功能的全流程实现方案。
读完本文你将获得
- 完整的DeepSeek4j SDK能力图谱：覆盖对话推理、函数调用、嵌入向量生成等核心功能
- 企业级集成方案：Spring Boot/Solon框架自动装配、配置优化、性能调优实践
- 流式响应架构：前后端实时交互的全链路技术实现
- 生产级最佳实践：错误处理、日志监控、资源管理的标准化方案
- 7个实战案例代码：可直接复用的企业级AI功能模块
一、DeepSeek4j技术架构全景解析
1.1 项目核心组件
DeepSeek4j作为面向DeepSeek模型的Java SDK，采用分层架构设计，提供从底层API封装到高层框架集成的全栈解决方案：
1.2 核心功能矩阵
| 功能模块 | 关键特性 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 对话推理 | 支持DeepSeek R1/V3全系列模型、流式响应、多轮对话 | 智能客服、AI助手、内容生成 |
| 函数调用 | 工具调用、并行执行、结果解析 | 数据查询、系统集成、流程自动化 |
| 嵌入向量 | OpenAI兼容API、多维度向量生成 | 语义搜索、相似推荐、知识图谱 |
| JSON输出 | 结构化响应、Schema校验、类型转换 | 数据格式化、API对接、配置生成 |
1.3 技术优势对比
二、环境准备与快速启动
2.1 开发环境要求
| 环境 | 版本要求 | 备注 |
|---|---|---|
| JDK | 1.8+ | 推荐JDK17提升性能 |
| Spring Boot | 2.7.x/3.x | 对应starter版本选择 |
| Solon | 2.5+ | Solon框架集成支持 |
| Maven | 3.6+ | 依赖管理 |
2.2 快速集成步骤
Maven依赖配置
Spring Boot项目（推荐）：
<dependency>
<groupId>io.github.pig-mesh.ai</groupId>
<artifactId>deepseek-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.4.7</version>
</dependency>
Solon项目：
<dependency>
<groupId>io.github.pig-mesh.ai</groupId>
<artifactId>deepseek-solon-plugin</artifactId>
<version>1.4.7</version>
</dependency>
基础Java项目：
<dependency>
<groupId>io.github.pig-mesh.ai</groupId>
<artifactId>deepseek4j-core</artifactId>
<version>1.4.7</version>
</dependency>
核心配置
在application.yml中添加基础配置：
deepseek:
api-key: "your-api-key" # 从DeepSeek平台获取
base-url: "https://api.deepseek.com" # 默认地址，国内环境可配置镜像
timeout: 30000 # 连接超时时间(毫秒)
connect-timeout: 5000 # 建立连接超时时间(毫秒)
log-requests: true # 开启请求日志
log-responses: true # 开启响应日志
三、核心功能实战指南
3.1 基础对话功能实现
3.1.1 同步对话
@Service
public class ChatService {
private final DeepSeekClient deepSeekClient;
// Spring自动注入客户端实例
public ChatService(DeepSeekClient deepSeekClient) {
this.deepSeekClient = deepSeekClient;
}
/**
* 基础对话功能
* @param userPrompt 用户输入
* @return AI响应结果
*/
public String simpleChat(String userPrompt) {
// 构建对话请求
ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
.model(ChatCompletionModel.DEEPSEEK_R1) // 指定R1模型
.addUserMessage(userPrompt) // 添加用户消息
.temperature(0.7) // 控制随机性，0-1之间
.maxTokens(1024) // 最大生成 tokens
.build();
// 执行同步请求
ChatCompletionResponse response = deepSeekClient.chatCompletion(request);
// 提取响应内容
return response.content();
}
}
3.1.2 流式对话（SSE）
在Web场景中，通过SSE(Server-Sent Events)实现实时流式响应：
@RestController
@RequestMapping("/api/ai")
public class ChatController {
private final DeepSeekClient deepSeekClient;
public ChatController(DeepSeekClient deepSeekClient) {
this.deepSeekClient = deepSeekClient;
}
/**
* 流式对话接口
* 前端可通过EventSource接收实时响应
*/
@GetMapping(value = "/chat/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> streamChat(
@RequestParam String prompt,
@RequestHeader(required = false) String sessionId) {
// 构建流式请求
ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
.model(ChatCompletionModel.DEEPSEEK_V3)
.addUserMessage(prompt)
.stream(true) // 启用流式响应
.streamOptions(StreamOptions.builder().includeUsage(true).build())
.build();
// 返回Flux响应式流
return deepSeekClient.chatFluxCompletion(request);
}
}
前端集成示例（sse.html）：
<!DOCTYPE html>
<html>
<body>
<div id="chatContainer" style="width: 800px; margin: 20px auto;"></div>
<input type="text" id="promptInput" placeholder="请输入问题">
<button onclick="sendMessage()">发送</button>
<script>
let eventSource;
function sendMessage() {
const prompt = document.getElementById('promptInput').value;
const chatContainer = document.getElementById('chatContainer');
// 创建用户消息元素
const userDiv = document.createElement('div');
userDiv.style.textAlign = 'right';
userDiv.innerHTML = `<strong>用户:</strong> ${prompt}`;
chatContainer.appendChild(userDiv);
// 创建AI响应元素
const aiDiv = document.createElement('div');
aiDiv.style.textAlign = 'left';
aiDiv.innerHTML = '<strong>AI:</strong> <span id="aiResponse"></span>';
chatContainer.appendChild(aiDiv);
// 建立SSE连接
eventSource = new EventSource(`/api/ai/chat/stream?prompt=${encodeURIComponent(prompt)}`);
// 监听消息事件
eventSource.onmessage = function(event) {
const data = JSON.parse(event.data);
const aiResponse = document.getElementById('aiResponse');
aiResponse.textContent += data.choices[0].delta.content || '';
};
// 监听连接关闭
eventSource.onclose = function() {
console.log('流式响应结束');
};
// 监听错误
eventSource.onerror = function(error) {
console.error('SSE错误:', error);
eventSource.close();
};
}
</script>
</body>
</html>
3.2 函数调用高级应用
DeepSeek4j提供强大的函数调用能力，使AI能够调用外部工具获取信息或执行操作：
3.2.1 函数定义与注册
/**
* 天气查询工具
*/
public class WeatherTool {
/**
* 获取城市天气信息
* @param city 城市名称
* @param date 日期(yyyy-MM-dd)
* @return 天气信息
*/
public String getWeather(String city, String date) {
// 实际项目中这里会调用天气API
return String.format("%s %s 的天气为：晴，气温18-28℃，微风", date, city);
}
/**
* 创建工具函数定义
* @return 函数定义对象
*/
public Function createFunctionDefinition() {
// 定义函数参数Schema
JsonObjectSchema parameters = JsonObjectSchema.builder()
.properties(Map.of(
"city", JsonStringSchema.builder()
.description("城市名称，如：北京")
.build(),
"date", JsonStringSchema.builder()
.description("日期，格式：yyyy-MM-dd")
.build()
))
.required(List.of("city", "date")) // 必填参数
.build();
// 创建函数定义
return Function.builder()
.name("get_weather") // 函数名称
.description("获取指定城市和日期的天气信息") // 函数描述，帮助AI判断何时调用
.parameters(parameters) // 参数定义
.build();
}
}
3.2.2 函数调用流程实现
@Service
public class FunctionCallService {
private final DeepSeekClient deepSeekClient;
private final WeatherTool weatherTool;
public FunctionCallService(DeepSeekClient deepSeekClient) {
this.deepSeekClient = deepSeekClient;
this.weatherTool = new WeatherTool();
}
/**
* 带函数调用的对话流程
*/
public String chatWithFunctionCall(String userPrompt) {
// 1. 创建函数定义
Function weatherFunction = weatherTool.createFunctionDefinition();
// 2. 构建带函数调用的对话请求
ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
.model(ChatCompletionModel.DEEPSEEK_R1)
.addSystemMessage("你是一个智能助手，可以调用工具获取天气信息。" +
"当用户询问天气时，使用get_weather函数获取数据后再回答。")
.addUserMessage(userPrompt)
.tools(weatherFunction) // 注册工具函数
.toolChoice(ToolChoiceMode.AUTO) // 自动决定是否调用工具
.build();
// 3. 执行请求
ChatCompletionResponse response = deepSeekClient.chatCompletion(request);
// 4. 检查是否需要调用工具
AssistantMessage assistantMessage = response.choices().get(0).message();
if (assistantMessage.toolCalls() != null && !assistantMessage.toolCalls().isEmpty()) {
// 5. 处理工具调用
return processToolCalls(assistantMessage.toolCalls(), request);
} else {
// 直接返回AI回答
return assistantMessage.content();
}
}
/**
* 处理工具调用
*/
private String processToolCalls(List<ToolCall> toolCalls, ChatCompletionRequest originalRequest) {
List<ToolMessage> toolMessages = new ArrayList<>();
// 处理每个工具调用
for (ToolCall toolCall : toolCalls) {
if ("get_weather".equals(toolCall.function().name())) {
// 解析函数参数
Map<String, Object> params = Json.fromJson(
toolCall.function().arguments(),
new TypeReference<Map<String, Object>>() {}
);
// 调用工具函数
String result = weatherTool.getWeather(
params.get("city").toString(),
params.get("date").toString()
);
// 创建工具调用结果消息
ToolMessage toolMessage = ToolMessage.from(toolCall.id(), result);
toolMessages.add(toolMessage);
}
}
// 6. 将工具调用结果返回给AI，获取最终回答
ChatCompletionRequest followUpRequest = ChatCompletionRequest.builder()
.from(originalRequest)
.messages(toolMessages) // 添加工具调用结果
.build();
ChatCompletionResponse finalResponse = deepSeekClient.chatCompletion(followUpRequest);
return finalResponse.content();
}
}
3.3 嵌入向量生成与应用
嵌入向量(Embedding)可将文本转换为数值向量，用于语义搜索、相似性比较等场景：
@Service
public class EmbeddingService {
private final EmbeddingClient embeddingClient;
public EmbeddingService(EmbeddingClient embeddingClient) {
this.embeddingClient = embeddingClient;
}
/**
* 生成文本嵌入向量
* @param text 输入文本
* @return 嵌入向量
*/
public List<Float> generateEmbedding(String text) {
// 构建嵌入请求
EmbeddingRequest request = EmbeddingRequest.builder()
.model(EmbeddingModel.DEEPSEEK_EMBEDDING_V3) // 使用V3嵌入模型
.input(text) // 输入文本
.dimensions(768) // 向量维度
.build();
// 执行嵌入请求
EmbeddingResponse response = embeddingClient.embed(request);
// 返回向量数据
return response.data().get(0).embedding();
}
/**
* 计算文本相似度
* @param text1 文本1
* @param text2 文本2
* @return 相似度分数(0-1)
*/
public double calculateSimilarity(String text1, String text2) {
// 生成两个文本的嵌入向量
List<Float> embedding1 = generateEmbedding(text1);
List<Float> embedding2 = generateEmbedding(text2);
// 计算余弦相似度
return cosineSimilarity(embedding1, embedding2);
}
/**
* 余弦相似度计算
*/
private double cosineSimilarity(List<Float> vec1, List<Float> vec2) {
double dotProduct = 0.0;
double norm1 = 0.0;
double norm2 = 0.0;
for (int i = 0; i < vec1.size() && i < vec2.size(); i++) {
dotProduct += vec1.get(i) * vec2.get(i);
norm1 += Math.pow(vec1.get(i), 2);
norm2 += Math.pow(vec2.get(i), 2);
}
return dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));
}
}
四、Spring Boot集成最佳实践
4.1 完整配置体系
DeepSeek4j提供丰富的配置选项，满足企业级应用需求：
deepseek:
# 基础配置
api-key: "${DEEPSEEK_API_KEY:your-default-key}" # 优先从环境变量获取
base-url: "https://api.deepseek.com"
timeout: 30000 # 超时时间(毫秒)
# 连接池配置
pool:
max-idle-connections: 5
keep-alive-duration: 300 # 保持连接时间(秒)
# 日志配置
logging:
request: true # 记录请求日志
response: true # 记录响应日志
log-level: INFO # 日志级别
# 网络优化配置（国内环境可选）
network:
optimization: true # 启用网络优化
timeout: 60000 # 优化网络超时时间
# 嵌入模型配置
embedding:
model: "deepseek-embedding-v3"
dimensions: 768
timeout: 60000 # 单独配置嵌入请求超时
4.2 自动装配原理
DeepSeek4j的Spring Boot Starter通过自动配置机制，简化客户端实例化过程：
自动配置类核心实现：
@Configuration
@EnableConfigurationProperties(DeepSeekProperties.class)
public class DeepSeekAutoConfiguration {
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public DeepSeekClient deepSeekClient(DeepSeekProperties properties) {
// 从配置属性构建客户端
return DeepSeekClient.builder()
.apiKey(properties.getApiKey())
.baseUrl(properties.getBaseUrl())
.timeout(properties.getTimeout())
// 其他配置...
.build();
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public EmbeddingClient embeddingClient(DeepSeekProperties properties) {
return EmbeddingClient.builder()
.apiKey(properties.getApiKey())
.baseUrl(properties.getEmbedding().getBaseUrl())
.model(properties.getEmbedding().getModel())
.build();
}
}
4.3 多环境配置管理
在实际项目中，通过Spring profiles实现多环境配置隔离：
# application-dev.yml (开发环境)
deepseek:
api-key: "dev-api-key"
base-url: "https://dev-api.deepseek.com"
logging:
request: true
response: true
# application-prod.yml (生产环境)
deepseek:
api-key: "${DEEPSEEK_API_KEY}" # 生产环境从环境变量获取密钥
base-url: "https://api.deepseek.com"
timeout: 60000
pool:
max-idle-connections: 10
logging:
request: false # 生产环境关闭详细请求日志
response: false
启动时通过--spring.profiles.active=prod指定环境。
五、企业级最佳实践
5.1 错误处理与重试机制
生产环境中，需要处理各种可能的异常情况：
@Service
public class RobustChatService {
private final DeepSeekClient deepSeekClient;
private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RobustChatService.class);
// 重试模板
private final RetryTemplate retryTemplate = RetryTemplate.builder()
.maxAttempts(3) // 最大重试次数
.fixedBackoff(1000) // 重试间隔(毫秒)
.retryOn(OpenAiHttpException.class) // 对HTTP异常重试
.retryOn(TimeoutException.class) // 对超时异常重试
.build();
public RobustChatService(DeepSeekClient deepSeekClient) {
this.deepSeekClient = deepSeekClient;
}
public String robustChat(String userPrompt) {
try {
return retryTemplate.execute(context -> {
try {
// 执行AI请求
ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
.model(ChatCompletionModel.DEEPSEEK_R1)
.addUserMessage(userPrompt)
.build();
return deepSeekClient.chatCompletion(request).content();
} catch (OpenAiHttpException e) {
logger.error("AI请求异常: status={}, message={}",
e.statusCode(), e.getMessage());
// 根据状态码特殊处理
if (e.statusCode() == 429) { // 限流
logger.warn("请求频率超限，将进行重试");
throw e; // 触发重试
} else if (e.statusCode() >= 500) { // 服务端错误
logger.error("服务端错误，将进行重试");
throw e; // 触发重试
} else { // 其他错误不重试
return handleErrorResponse(e);
}
}
});
} catch (Exception e) {
logger.error("AI请求最终失败", e);
return "抱歉，当前AI服务暂时不可用，请稍后再试";
}
}
// 错误响应处理
private String handleErrorResponse(OpenAiHttpException e) {
switch (e.statusCode()) {
case 400:
return "请求参数错误，请检查输入内容";
case 401:
return "认证失败，请联系管理员";
case 403:
return "没有权限访问该服务";
default:
return "请求处理失败: " + e.getMessage();
}
}
}
5.2 资源管理与性能优化
5.2.1 客户端生命周期管理
DeepSeekClient使用完毕后需要正确关闭资源，特别是在非Spring环境中：
@Service
public class AiService implements DisposableBean {
private final DeepSeekClient deepSeekClient;
public AiService() {
// 手动创建客户端
this.deepSeekClient = DeepSeekClient.builder()
.apiKey("your-key")
.build();
}
// 业务方法...
/**
* 服务销毁时关闭客户端
*/
@Override
public void destroy() {
if (deepSeekClient != null) {
deepSeekClient.shutdown(); // 关闭客户端，释放资源
}
}
}
5.2.2 异步处理与并发控制
高并发场景下，使用异步处理提高系统吞吐量：
@Service
public class AsyncAiService {
private final DeepSeekClient deepSeekClient;
private final ExecutorService executorService;
public AsyncAiService(DeepSeekClient deepSeekClient) {
this.deepSeekClient = deepSeekClient;
// 创建线程池，控制并发数量
this.executorService = new ThreadPoolExecutor(
5, // 核心线程数
10, // 最大线程数
60, // 空闲线程存活时间
TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(100) // 任务队列
);
}
/**
* 异步处理AI请求
*/
public CompletableFuture<String> asyncChat(String userPrompt) {
// 提交异步任务
return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
try {
ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
.model(ChatCompletionModel.DEEPSEEK_R1)
.addUserMessage(userPrompt)
.build();
ChatCompletionResponse response = deepSeekClient.chatCompletion(request);
return response.content();
} catch (Exception e) {
throw new CompletionException("AI处理失败", e);
}
}, executorService);
}
}
5.3 监控与可观测性
集成Spring Boot Actuator实现健康检查与指标监控：
# application.yml
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: health,metrics,prometheus
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
自定义健康检查指示器：
@Component
public class DeepSeekHealthIndicator implements HealthIndicator {
private final DeepSeekClient deepSeekClient;
private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DeepSeekHealthIndicator.class);
public DeepSeekHealthIndicator(DeepSeekClient deepSeekClient) {
this.deepSeekClient = deepSeekClient;
}
@Override
public Health health() {
try {
// 调用轻量级API检查服务可用性
ModelsResponse models = deepSeekClient.models();
if (models.data() != null && !models.data().isEmpty()) {
return Health.up()
.withDetail("modelCount", models.data().size())
.withDetail("status", "available")
.build();
} else {
return Health.down()
.withDetail("reason", "No models available")
.build();
}
} catch (Exception e) {
logger.error("DeepSeek service health check failed", e);
return Health.down(e)
.withDetail("reason", e.getMessage())
.build();
}
}
}
六、高级功能实战案例
6.1 JSON结构化输出
DeepSeek4j支持强制JSON格式输出，确保响应结果可直接解析：
@Service
public class StructuredOutputService {
private final DeepSeekClient deepSeekClient;
public StructuredOutputService(DeepSeekClient deepSeekClient) {
this.deepSeekClient = deepSeekClient;
}
/**
* 获取结构化JSON响应
*/
public ProductInfo generateProductInfo(String productDescription) {
// 定义JSON Schema
JsonObjectSchema productSchema = JsonObjectSchema.builder()
.properties(Map.of(
"name", JsonStringSchema.builder()
.description("产品名称")
.build(),
"price", JsonNumberSchema.builder()
.description("产品价格")
.build(),
"categories", JsonArraySchema.builder()
.description("产品分类列表")
.items(JsonStringSchema.builder().build())
.build(),
"features", JsonArraySchema.builder()
.description("产品特性列表")
.items(JsonStringSchema.builder().build())
.build()
))
.required(List.of("name", "price", "categories"))
.build();
// 构建请求，指定JSON输出格式
ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
.model(ChatCompletionModel.DEEPSEEK_R1)
.addSystemMessage("你是一个产品分析师，请根据产品描述提取产品信息，返回JSON格式结果。")
.addUserMessage(productDescription)
.responseFormat(ResponseFormat.builder()
.type(ResponseFormatType.JSON_SCHEMA)
.jsonSchema(JsonSchema.builder()
.name("ProductInfo")
.schema(productSchema)
.strict(true) // 严格遵循Schema
.build())
.build())
.build();
// 获取响应
ChatCompletionResponse response = deepSeekClient.chatCompletion(request);
// JSON字符串转Java对象
return Json.fromJson(response.content(), ProductInfo.class);
}
// 产品信息模型类
public static class ProductInfo {
private String name;
private double price;
private List<String> categories;
private List<String> features;
// getters and setters...
}
}
6.2 多模态交互（文本+图片）
DeepSeek4j支持图片输入的多模态交互能力：
@Service
public class MultimodalService {
private final DeepSeekClient deepSeekClient;
public MultimodalService(DeepSeekClient deepSeekClient) {
this.deepSeekClient = deepSeekClient;
}
/**
* 图片内容分析
* @param imageUrl 图片URL
* @param question 分析问题
* @return 分析结果
*/
public String analyzeImage(String imageUrl, String question) {
// 创建包含图片的用户消息
UserMessage message = UserMessage.builder()
.addText(question)
.addImageUrl(imageUrl, ImageDetail.HIGH) // 添加图片URL和细节级别
.build();
// 构建请求
ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
.model(ChatCompletionModel.DEEPSEEK_V3) // V3模型支持多模态
.messages(message)
.maxTokens(2048)
.build();
// 获取分析结果
ChatCompletionResponse response = deepSeekClient.chatCompletion(request);
return response.content();
}
}
七、总结与未来展望
7.1 核心功能回顾
DeepSeek4j作为企业级Java AI SDK，提供了全面的DeepSeek模型集成能力：
7.2 生产环境检查清单
集成DeepSeek4j到生产环境前，请确保完成以下检查：
- API密钥通过环境变量或配置中心管理，避免硬编码
- 配置合理的超时时间和重试机制
- 实现客户端资源的生命周期管理
- 添加完善的日志记录和监控告警
- 进行压力测试，确认系统在高并发下的稳定性
- 实现请求限流和降级策略，防止服务过载
7.3 未来功能展望
DeepSeek4j团队将持续优化SDK能力，未来版本计划支持：
- 模型本地部署支持：集成本地推理能力，满足数据隐私要求
- 分布式缓存：添加请求结果缓存，降低API调用成本
- 智能路由：根据请求类型自动选择最优模型
- 更丰富的工具集成：预置常用第三方服务的函数调用模板
八、附录：快速参考资源
8.1 核心依赖坐标
| 模块 | Maven坐标 |
|---|---|
| Spring Boot Starter | io.github.pig-mesh.ai:deepseek-spring-boot-starter:1.4.7 |
| Solon Plugin | io.github.pig-mesh.ai:deepseek-solon-plugin:1.4.7 |
| 核心SDK | io.github.pig-mesh.ai:deepseek4j-core:1.4.7 |
8.2 官方资源
- 项目仓库：https://gitcode.com/pig-mesh/deepseek4j
- 完整文档：https://javaai.pig4cloud.com/deepseek
- 示例项目：deepseek4j-example模块提供完整演示
- DeepSeek官方文档：https://platform.deepseek.com
8.3 常见问题解决
Q1: 如何处理API调用频率限制？
A1: 实现请求限流和退避重试机制，示例代码见5.1节错误处理部分。
Q2: 国内网络环境连接问题？
A2: 可配置网络优化参数或使用国内镜像服务，通过deepseek.network.optimization配置项开启。
Q3: 如何优化token使用成本？
A3:
- 合理设置
maxTokens参数，避免过度生成 - 实现对话历史摘要，减少上下文长度
- 使用缓存机制，复用相同请求的结果
通过本文的系统讲解，相信你已经掌握DeepSeek4j的核心能力和企业级集成方案。立即克隆项目仓库，开始构建你的Java AI应用吧！
git clone https://gitcode.com/pig-mesh/deepseek4j.git
cd deepseek4j
mvn clean install
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
