這款開源組件太驚艷！Spring Boot僅需一行代碼，輕松接入DeepSeek
環境：SpringBoot3.4.
1. 簡介
本篇文章將介紹一個非常不錯的開源組件deepseek4j。
deepseek4j 是面向 DeepSeek 推出的 Java 開發 SDK，支持 DeepSeek R1 和 V3 全系列模型。提供對話推理、函數調用、JSON結構化輸出、以及基于 OpenAI 兼容 API 協議的嵌入向量生成能力。通過 Spring Boot Starter 模塊，開發者可以快速為 Spring Boot 2.x/3.x 以及 Solon 等主流 Java Web 框架集成 AI 能力，提供開箱即用的配置體系、自動裝配的客戶端實例，以及便捷的流式響應支持。
特性
- 完整的 DeepSeek API 支持，支持返回思維鏈和會話賬單
- 支持自定義連接參數、代理配置、超時設置、請求響應日志
- Reactor 響應式支持，簡化流式返回開發
2. 實戰案例
2.1 環境準備
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.github.pig-mesh.ai</groupId>
<artifactId>deepseek-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.4.5</version>
</dependency>基本配置
deepseek:
api-key: sk-xxxooo
model: deepseek-reasoner
base-url: https://api.deepseek.com說明：deepseek-reasoner 是 DeepSeek 最新推出的推理模型 DeepSeek-R1。
2.2 基本使用
如下示例使用流式返回結果：
private final DeepSeekClient deepSeekClient;
public ChatController(DeepSeekClient deepSeekClient) {
this.deepSeekClient = deepSeekClient;
}
@GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chat(String prompt) {
return deepSeekClient.chatFluxCompletion(prompt);
}訪問：http://localhost:8080/chat?prompt=使用Java實現訪問者模式
輸出結果：
圖片
上圖是推理內容：
圖片
上圖是最終答案。
2.3 進階配置
@GetMapping(value = "/chat/advanced", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chatAdvanced(String prompt) {
ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
// 模型選擇，支持 DEEPSEEK_CHAT、DEEPSEEK_REASONER 等
.model(ChatCompletionModel.DEEPSEEK_REASONER)
// 添加用戶消息
.addUserMessage(prompt)
// 設置最大生成 token 數，默認 2048
.maxCompletionTokens(1000).build();
return deepSeekClient.chatFluxCompletion(request);
}2.4 同步輸出 （非實時響應流）
@Resource
private DeepSeekProperties deepSeekProperties ;
@GetMapping(value = "/sync/chat")
public ChatCompletionResponse syncChat(String prompt) {
ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
.model(deepSeekProperties.getModel())
.addUserMessage(prompt).build();
return deepSeekClient.chatCompletion(request).execute();
}注意：不推薦使用同步阻塞調用方式，R1模型推理耗時較長易導致客戶端連接超時，且響應延遲會影響用戶體驗。
2.5 SSE實現
該開源組件還提供了一個基于SSE的DeepSeek調試頁面。
圖片
該sse.html是基于vue3實現的，我們可以非常方便的將其中數據處理邏輯copy到自己的項目中使用。
2.6 聯網搜索
@GetMapping(value = "/search/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chatV3(String prompt) {
// 指定聯網搜索參數
SearchRequest searchRequest = SearchRequest.builder()
.enable(true)
.freshness(FreshnessEnums.ONE_DAY)// 一天內的數據
.summary(true) // 返回摘要
.count(10) // 返回10條
.page(1) // 第一頁
.build();
return deepSeekClient.chatSearchCompletion(prompt, searchRequest);
}配置：
deepseek:
search-api-key: sk-xxxooo內部使用的 "博查bochaai" 搜索，你需要到平臺上申請api-key；需要充值。
2.7 詳細配置
配置項 | 默認值 | 說明 |
| DeepSeek API 的基礎 URL | |
| - | API 密鑰，必填項 |
| - | 使用的模型名稱 |
| true | 是否使用默認的系統提示詞，默認開啟 |
日志配置
配置項 | 默認值 | 說明 |
| false | 是否記錄請求日志 |
| false | 是否記錄響應日志 |
| DEBUG | 日志級別 |
網絡配置
配置項 | 默認值 | 說明 |
| - | 代理設置 |
| - | 連接超時時間（秒） |
| - | 讀取超時時間（秒） |
| - | 調用超時時間（秒） |
