接入Deepseek一 获取开发参数登录deepseek官网获取application.properties文件中所需要的开发参数点击api开放平台最少需要充一元·server.port8080 .open-ai.chat-model.base-urlhttp://langchain4j.dev/demo/openai/v1langchain4j.open-ai.chat-model.api-keydemolangchain4j.open-ai.chat-model.model-namegpt-4o-minilangchain4j.open-ai.chat-model.log-requeststruelangchain4j.open-ai.chat-model.log-responsestruelogging.level.rootdebug获取到的apikey值可以写入到application.properties文件当中但是敏感信息直接写入到源代码的配置文件当中不安全选择配置在本地的环境变量当中二 本地配置开发参数为了apikay的安全选择将其配置在本地的环境变量中。变量名自定义即可例如 DEEP_SEEK_API_KEY此电脑-右键-属性-高级系统设置添加系统变量之后重启idea,让idea继承环境变量。环境变量中的变量名是任意填写的但是约定俗成是各部分内容加下划线分割。在配置文件中以${DEEP_SEEK_API_KEY}的形式去访问刚才在环境变量中配置的变量#DeepSeeklangchain4j.open-ai.chat-model.base-urlhttps://api.deepseek.comlangchain4j.open-ai.chat-model.api-key${DEEP_SEEK_API_KEY}#DeepSeek-V3langchain4j.open-ai.chat-model.model-namedeepseek-chat#DeepSeek-R1 推理模型#langchain4j.open-ai.chat-model.model-namedeepseek-reasoner参数写入将变量替换到apikey位置处获取base-url进行配置出于与 OpenAI 兼容考虑您也可将base_url设置为https://api.deepseek.com/v1来使用但注意此处v1与模型版本无关获取model-name进行配置。deepseek-chat模型指向DeepSeek-V3-0324通过指定modeldeepseek-chat’调用。deepseek-reasoner模型指向DeepSeek-R1-0528通过指定modeldeepseek-reasoner’调用。配置完之后使用测试用例进行测试deepseek也是基于openai,所以测试用例代码不变只是底层的配置参数需要进行变更三 如果apikey值没有成功获取1 尝试重启idea点击菜单栏的File,选择Invalidate Caches,然后点击Just Restart检查 IDEA是否单独配置了Environment Variables2 对值进行添加(1)打开运行配置点击顶部菜单栏Run Edit Configurations(2)找到你的测试类配置在左侧列表中展开JUnit或Spring Boot分类找到名为LLMTest的配置项如果没有就创建一个(3)查看环境变量设置点击LLMTest配置项在右侧配置面板中找到Environment variables字段点击右侧的**…**按钮小齿轮图标(4)检查变量弹出的窗口中会显示当前配置的变量是否有设置DEEP_SEEK_API_KEY(5)清理或添加如果这里有值但不正确点击**“-“删除它如果这里为空**但你想强制指定点击**””**添加(6)应用并关闭点击OK保存配置点击Apply或OK关闭窗口按照上述方式排除问题后进行测试对底层输出的日志情况进行分析底层客户端给deepseek远程服务器发送请求https://api.deepseek.com/chat/completions实际上底层的请求地址被api封装起来了大模型给的回复状态是200 代表回复成功回复的内容为body,在响应体当中将调用大语言模型转换为推理模型ollama本地部署Ollama 是一个本地部署大模型的工具。使用 Ollama 进行本地部署有以下多方面的原因数据隐私与安全对于金融、医疗、法律等涉及大量敏感数据的行业数据安全至关重要。离线可用性在网络不稳定或无法联网的环境中本地部署的 Ollama 模型仍可正常运行。降低成本云服务通常按使用量收费长期使用下来费用较高。而 Ollama 本地部署只需一次性投入硬件成本对于需要频繁使用大语言模型且对成本敏感的用户或企业来说能有效节约成本。部署流程简单只需通过简单的命令 “ollama run 模型名”就可以自动下载并运行所需的模型。灵活扩展与定制可对模型微调以适配垂直领域需求。部署流程一 下载并安装ollama官网 https://ollama.com/查看模型列表选择要部署的模型模型列表 https://ollama.com/searchwindowsr-cmd显示安装成功搜索对应的大语言模型在ollama上部署大模型成功除了deepseek-r1之外也可以选择部署其它的大模型之后可以使用命令在本地调用大模型ollama run deepseek-r1:1.5b二 引入spring-boot应用程序参考文档https://docs.langchain4j.dev/integrations/language-models/ollama#get-started引入依赖dev.langchain4jlangchain4j-ollama-spring-boot-startermaven面板中检查langchain4j-ollama依赖是否成功导入langchain4j.ollama.chat-model.base-urlhttp://localhost:11434langchain4j.ollama.chat-model.model-namedeepseek-r1:1.5b#替换为自己本地引入的模型名langchain4j.ollama.chat-model.temperature0.8langchain4j.ollama.chat-model.timeoutPT60Sapplication.properties使用测试用例进行测试/*** ollama接入*/Autowiredprivate OllamaChatModel ollamaChatModel;Testpublic void testOllama() {//向模型提问String answer ollamaChatModel.chat(你好);//输出结果System.out.println(answer);}最后为什么要学AI大模型当下⼈⼯智能市场迎来了爆发期并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能AGI为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI ”战略为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会⼈才缺⼝将达 400 万DeepSeek问世以来生成式AI和大模型技术爆发式增长让很多岗位重新成了炙手可热的新星岗位薪资远超很多后端岗位在程序员中稳居前列。与此同时AI与各行各业深度融合飞速发展成为炙手可热的新风口企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频全系列的学习资料这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型系统学习路线在面对AI大模型开发领域的复杂与深入精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点还能提供一条高效、有序的学习路径。但知道是一回事做又是另一回事初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性在这基础上找到高质量的学习资源不浪费时间、不走弯路又是重中之重。AI大模型入门到实战的视频教程项目包看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式可以更直观地展示过程能有效提升学习兴趣和理解力是现在获取知识的重要途径光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。海量AI大模型必读的经典书籍PDF阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。600AI大模型报告实时更新这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。AI大模型面试真题答案解析我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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