deepseek4j 是什么

deepseek4j(https://github.com/pig-mesh/deepseek4j) 是一個專為 Java 開發者打造的 DeepSeek 模型集成框架。通過優雅的 API 設計，只需一行代碼，即可實現接入 DeepSeek，并獲得以下核心能力：

• 完整思維鏈保留：完美保留 DeepSeek 模型的推理過程，讓 AI 的思考過程可追溯
• 流式輸出體驗：基于 Reactor 實現的流式響應，帶來類 ChatGPT 的打字機效果

// 流式輸出，完整保留思維鏈
@GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chat(String prompt) {
    return deepSeekClient.chatFluxCompletion(prompt);
}

使用 deepseek4j，您可以專注于業務邏輯開發，而無需關心底層細節。

一、v1.3 更新內容

1.1 聯網搜索支持

1739118403

新版本最重要的更新是引入了聯網搜索能力，這一功能帶來三個關鍵優勢：

1. 突破時間邊界：模型不再受限于預訓練數據的時間范圍，可以獲取和處理最新信息
2. 實時信息獲取：通過高質量信息源獲取實時資訊，提供更精準的問答服務
3. 差異化競爭：在大模型同質化嚴重的當下，聯網搜索成為關鍵的差異化競爭點

@GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chat(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);
}

1.2 智能系統提示詞

1739118117

系統提示詞（System Prompt）是基于模型開發的應用程序內置的指令，讓決定了模型在特定上下文中的表現方式、回答風格和功能范圍。

為了解決部分渠道模型部署時推理能力不穩定的問題，新版本引入了與 DeepSeek R1 官方版本一致的系統提示詞功能：

• 通過精心設計的提示詞模板，確保模型輸出的一致性和可靠性
• 內置多層級的提示詞優化策略，顯著提升推理質量

詳細可參考：https://raw.githubusercontent.com/pig-mesh/deepseek4j/refs/heads/main/deepseek-spring-boot-starter/src/main/resources/prompts/system.pt

1.3 多渠道整合

新版本顯著擴展了支持的渠道范圍：

每個平臺的參數獲取，具體配置方式請參考：https://javaai.pig4cloud.com/deepseek

1.4 增強的 SSE 調試功能

針對非標準平臺，新增了智能化的調試功能：

• 自動處理<think>標簽內容
• 智能提取reason_content
• 優化多輪對話的 token 占用

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二、文檔頁上線

詳細的使用文檔已上線：DeepSeek4j 官方文檔

https://javaai.pig4cloud.com/deepseek

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三、未來規劃

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在快速落地大模型應用的過程中，傳統方案面臨兩難選擇：Higress、Kong 等 AI Gateway 雖然提供了 API 網關能力，但其復雜的架構和運維成本嚴重阻礙了快速集成；而 LangChain、Spring AI 等框架雖定位 SDK 層，卻未在穩定性保障機制上進行深度設計。

針對當前 DeepSeek-R1 在國內火爆但服務不穩定的現狀，計劃引入以下特性：

• 輕量級多 API Key 輪詢機制，SDK 層面自動切換可用節點
• 基于 Resilience4j 實現請求級熔斷降級，確保單用戶故障隔離
• 智能流量調度策略，結合 Token 消耗速率動態調整路由

該方案既避免了傳統網關的沉重架構，又彌補了現有 AI SDK 在穩定性方面的缺失。