langchain4j 本地deepseek

### Langchain4j 使用本地 DeepSeek 模型配置示例 Langchain4j 是一个用于构建基于大语言模型的应用程序的框架，支持多种模型和服务提供商。虽然大多数教程集中于通过 API 调用云端服务（如 OpenAI 或 DeepSeek 的云服务），但在某些情况下，可能更倾向于使用本地部署的 DeepSeek 模型以减少延迟并保护数据隐私。 以下是有关如何在 Java 项目中配置和使用本地 DeepSeek 模型的相关信息： #### 1. 添加 Maven 依赖 为了使 Langchain4j 支持本地 DeepSeek 模型，需要确保项目的 `pom.xml` 文件中包含了必要的依赖项。通常这些依赖会包括 Langchain4j 和其他与 DeepSeek 相关的支持库。 ```xml <dependency> <groupId>com.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-core</artifactId> <version>0.9.0</version> <!-- 版本号需根据实际情况调整 --> </dependency> <!-- 如果需要额外的功能模块可以加入以下依赖 --> <dependency> <groupId>com.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-models-deepseek</artifactId> <version>0.9.0</version> </dependency> ``` 以上代码片段展示了如何向 Maven 构建工具添加所需的依赖关系[^1]。 #### 2. 下载并加载本地 DeepSeek 模型 要使用本地版本的 DeepSeek 模型，首先需要下载该模型到您的服务器或工作站上。可以通过 Hugging Face 提供的服务或其他官方渠道完成此操作。假设已经成功下载了一个名为 `deepseek-base-l7` 的模型文件夹，则可以在应用程序启动时指定路径加载它。 下面是一个简单的例子展示如何初始化这个过程： ```java import com.langchain4j.model.chat.ChatMessage; import com.langchain4j.model.chat.ChatResponse; import com.langchain4j.model.local.LocalChatModel; public class LocalDeepSeekExample { public static void main(String[] args) { String modelPath = "/path/to/deepseek/base/l7"; // 替换为实际存储位置 try (LocalChatModel chatModel = new LocalChatModel(modelPath)) { ChatResponse response = chatModel.call( List.of(new ChatMessage("Hello! How are you today?")) ); System.out.println(response.getMessage().getContent()); } catch (Exception e){ System.err.println(e.getMessage()); } } } ``` 注意这里我们创建了一个新的类实例 `LocalChatModel` 并传入了预训练好的模型所在的绝对路径作为参数[^1]。此外还处理了一些基本异常情况以便调试更容易发现问题所在之处。 #### 3. 配置环境变量或者直接编码设置API密钥(如果适用) 尽管本文讨论的是完全离线模式下的解决方案,但如果未来计划切换回在线请求形式的话还是有必要提前了解这部分内容: 对于那些希望继续利用远程托管资源而不是自行维护硬件设施的人来说,他们仍然可以选择保留原有的方法即借助第三方平台所提供的RESTful接口来进行交互通讯;此时就需要事先准备好相应的认证令牌(Token),并通过适当的方式传递给目标函数. 例如，在 Python 中这通常是这样的做法: ```python os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"] = 'your_api_key_here' llm = DeepSeek(api_token=os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY')) ``` 然而由于当前主题聚焦于纯内部署方案所以暂时无需过多关注这方面细节[^2]. --- ### 总结说明 综上所述,通过上述步骤即可实现将开源大型语言模型集成至现有业务逻辑当中去的目的.值得注意的一点在于具体实施过程中可能会遇到各种兼容性问题或者是性能瓶颈等问题都需要开发者们灵活应对解决才行.