DeepSeek R1 凭借其强大的思维链能力在开发者中广受欢迎，但 Spring AI 等主流框架对其支持不足，特别是在思维链内容保留和流式输出方面存在诸多限制。deepseek4j 1.3 版本重磅发布，带来联网搜索、多渠道支持等重要更新。

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deepseek4j 是什么

deepseek4j 是一个专为 Java 开发者打造的 DeepSeek 模型集成框架。通过优雅的 API 设计，只需一行代码，即可实现接入 DeepSeek，并获得以下核心能力：
  • 完整思维链保留：完美保留 DeepSeek 模型的推理过程，让 AI 的思考过程可追溯
  • 流式输出体验：基于 Reactor 实现的流式响应，带来类 ChatGPT 的打字机效果
// 流式输出，完整保留思维链
@GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chat(String prompt) {
    return deepSeekClient.chatFluxCompletion(prompt);
}
使用 deepseek4j，您可以专注于业务逻辑开发，而无需关心底层细节。

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一、核心更新

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1.1 联网搜索支持

1739118403 新版本最重要的更新是引入了联网搜索能力，这一功能带来三个关键优势：
  1. 突破时间边界：模型不再受限于预训练数据的时间范围，可以获取和处理最新信息
  2. 实时信息获取：通过高质量信息源获取实时资讯，提供更精准的问答服务
  3. 差异化竞争：在大模型同质化严重的当下，联网搜索成为关键的差异化竞争点
@GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chat(String prompt) {
    // 指定联网搜索参数
    SearchRequest searchRequest = SearchRequest.builder()
            .enable(true)
            .freshness(FreshnessEnums.ONE_DAY)// 一天内的数据
            .summary(true) // 返回摘要
            .count(10) // 返回10条
            .page(1) // 第一页
            .build();
    return deepSeekClient.chatSearchCompletion(prompt,searchRequest);
}

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1.2 智能系统提示词

1739118117 系统提示词（System Prompt）是基于模型开发的应用程序内置的指令，让决定了模型在特定上下文中的表现方式、回答风格和功能范围。 为了解决部分渠道模型部署时推理能力不稳定的问题，新版本引入了与 DeepSeek R1 官方版本一致的系统提示词功能：
  • 通过精心设计的提示词模板，确保模型输出的一致性和可靠性
  • 内置多层级的提示词优化策略，显著提升推理质量
详细可参考：https://raw.githubusercontent.com/pig-mesh/deepseek4j/refs/heads/main/deepseek-spring-boot-starter/src/main/Users/lengleng/Downloads/prompts/system.pt

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1.3 多渠道整合

新版本显著扩展了支持的渠道范围：
支持平台说明
Deepseek4j接入本地R1基于 Ollama 的本地部署方案
Deepseek4j接入腾讯 R1腾讯云 AI 平台
Deepseek4j接入硅基流动 R1硅基流动 AI 平台
Deepseek4j接入火山引擎 R1字节火山引擎
Deepseek4j接入GiteeAI R1Gitee AI 平台
Deepseek4j接入阿里 R1阿里云通义千问
每个平台的具体配置方式请参考官方文档。

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1.4 增强的 SSE 调试功能

针对非标准平台，新增了智能化的调试功能：
  • 自动处理 <think> 标签内容
  • 智能提取 reason_content
  • 优化多轮对话的token占用
1738864340

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二、文档页上线

详细的使用文档已上线：DeepSeek4j 官方文档 1739117249

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三、未来规划

1739119336 在快速落地大模型应用的过程中，传统方案面临两难选择：Higress、Kong 等 AI Gateway 虽然提供了 API 网关能力，但其复杂的架构和运维成本严重阻碍了快速集成；而 LangChain、Spring AI 等框架虽定位 SDK 层，却未在稳定性保障机制上进行深度设计。 针对当前 DeepSeek-R1 在国内火爆但服务不稳定的现状，计划引入以下特性：
  • 轻量级多 API Key 轮询机制，SDK 层面自动切换可用节点
  • 基于 Resilience4j 实现请求级熔断降级，确保单用户故障隔离
  • 智能流量调度策略，结合 Token 消耗速率动态调整路由
该方案既避免了传统网关的沉重架构，又弥补了现有 AI SDK 在稳定性方面的缺失。