【AI应用开发捷径之路】第二课：SpringAi接入Deepseek

文章主旨：

本文详细介绍了如何通过SpringAI接入Deepseek模型，并对其配置参数、通信原理及深度思考功能进行了说明。

关键要点：

• 通过SpringAI BOM版本管理和模型依赖配置完成Deepseek模型接入。
• Deepseek模型支持通用参数配置，比如温度、模型类型、maxTokens等，用于控制生成内容的特性。
• 提示词设计可以优化模型输出的准确性和客观性。
• 通过流式输出实现Deepseek深度思考功能，适用于复杂场景需求。
• 提供代码示例展示模型的阻断性返回和流式返回测试方法及实现流程。

内容结构：

1. 接入Deepseek

   • 通过SpringAI BOM管理版本，推荐使用最新稳定版本。
   • 添加模型Starter依赖以集成Deepseek模型。
   • 在配置文件中设置API密钥、模型类型、随机性温度等参数。
   • 代码示例展示如何测试Deepseek模型的阻断性返回和流式返回功能。

2. 模型通用配置参数

   • 温度（temperature）：控制输出的随机性，数值越高内容越创造性，数值越低内容越保守。
   • 模型类型：支持deepseek-chat和deepseek-reasoner（深度思考模型）。
   • 提示词优化：通过明确指令减少主观臆想，确保生成内容客观简明。
   • maxTokens：限制生成内容的最大长度，适用于短摘要或长内容控制。
   • stop参数：通过设置关键词截断输出内容。

3. Deepseek深度思考与流式输出

   • 深度思考模式返回思维链内容和生成结果，需开启流式输出以避免超时。
   • 代码示例展示流式输出的实现，包括思维链获取与结果处理。

文章总结：

本文提供了详细的技术指导，适合开发者学习如何集成和优化Deepseek模型，以满足不同场景需求。

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