设计网站免费素材,提交百度一下,ps软件免费版在哪下载,网站建设的基本流程包括什么文章目录 本次更新DeepSeek v3 模型对接1. 配置管理2. 服务层实现2.1 构造函数注入配置2.2 API 请求构建2.3 API 调用2.4 响应处理 3. 控制器层3.1 提示词管理3.2 API 接口 4. 配置类 本次更新
改成V3后#xff0c;响应速度显然要快了很多…… DeepSeek v3 模型对接
1. 配置… 文章目录 本次更新DeepSeek v3 模型对接1. 配置管理2. 服务层实现2.1 构造函数注入配置2.2 API 请求构建2.3 API 调用2.4 响应处理 3. 控制器层3.1 提示词管理3.2 API 接口 4. 配置类 本次更新
改成V3后响应速度显然要快了很多…… DeepSeek v3 模型对接
1. 配置管理
在 application.yml 中配置了 DeepSeek API 的相关参数
deepseek:api:key: # 替换为你的 DeepSeek API Key去开发平台申请领免费额度base-url: https://api.deepseek.com # DeepSeek 的 API 地址这种配置方式使得 API 密钥和基础 URL 可以通过配置文件管理便于在不同环境(开发、测试、生产)中切换。
2. 服务层实现
AIService.java 是核心的服务类负责实际与 DeepSeek API 的交互
2.1 构造函数注入配置
public AIService(RestTemplate restTemplate,Value(${deepseek.api.key}) String apiKey,Value(${deepseek.api.base-url}) String baseUrl
) {this.restTemplate restTemplate;this.apiKey apiKey;this.baseUrl baseUrl;
}通过 Value 注解从配置文件中注入必要的参数符合 Spring 的最佳实践。
2.2 API 请求构建
getAIResponse 方法构建了符合 DeepSeek v3 API 规范的请求 请求头设置 HttpHeaders headers new HttpHeaders();
headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
headers.set(Authorization, Bearer apiKey);正确设置了 Content-Type 和 Authorization 头。 请求体构建 ObjectNode requestBody mapper.createObjectNode();
requestBody.put(model, MODEL_NAME); // 使用常量
requestBody.put(temperature, 0.7); // 添加温度参数控制随机性
requestBody.put(max_tokens, 2000); // 限制最大token数设置了模型名称、温度和最大 token 数等参数。 消息格式 ArrayNode messages mapper.createArrayNode();
// 添加系统提示
ObjectNode systemMessage mapper.createObjectNode();
systemMessage.put(role, system);
systemMessage.put(content, 你是一个专业的博物馆讲解助手);
messages.add(systemMessage);// 添加用户消息
ObjectNode userMessage mapper.createObjectNode();
userMessage.put(role, user);
userMessage.put(content, fullPrompt);
messages.add(userMessage);使用了 DeepSeek v3 支持的 system 和 user 角色消息格式。
2.3 API 调用
ResponseEntityString response restTemplate.exchange(baseUrl /v1/chat/completions,HttpMethod.POST,requestEntity,String.class
);正确调用了 DeepSeek 的 /v1/chat/completions 端点。
2.4 响应处理
if (response.getStatusCode().is2xxSuccessful()) {JsonNode root mapper.readTree(response.getBody());JsonNode choices root.path(choices);if (choices.isArray() choices.size() 0) {return choices.get(0).path(message).path(content).asText();}throw new RuntimeException(API 响应中没有有效的choices);
}正确处理了 API 响应提取了返回的消息内容。
3. 控制器层
AIController.java 提供了 RESTful API 接口
3.1 提示词管理
// 基础系统提示词
private static final String BASE_SYSTEM_PROMPT 你是山东省博物馆的智能讲解员...;// 不同模式的特定提示词
private static final MapString, String MODE_PROMPTS Map.of(normal, ...,professional, ...,education, ...
);定义了不同场景下的提示词模板使 AI 能够根据用户需求以不同风格回应。
3.2 API 接口
PostMapping(/chat)
public ResponseEntity? chat(RequestBody MapString, String request) {// 参数校验if (prompt null || prompt.trim().isEmpty()) {return ResponseEntity.badRequest().body(...);}// 组合完整的提示词String fullPrompt String.format(...);// 调用服务层String response aiService.getAIResponse(fullPrompt);// 返回响应return ResponseEntity.ok(...);
}提供了 /api/ai/chat 接口正确处理了请求参数、提示词组合和响应格式。
4. 配置类
AIConfig.java 提供了必要的 Bean 配置
Bean
public RestTemplate restTemplate() {return new RestTemplate();
}配置了 RestTemplate 用于 HTTP 请求。
