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 1.4 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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背景

deepseek4j提供了一套强大的 API，涵盖了 Reasoner、Function Calling、JSON 解析等特性。本工具旨在简化 DeepSeek API 的集成，让开发者能够快速调用相关能力并集成到自己的应用中。

然而，DeepSeek 官方并未提供向量模型，因此本工具在最初设计时未考虑向量搜索的集成。

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现状

  • deepseek4j 已全面支持 DeepSeek 的 Reasoner、Function Calling、JSON 解析等功能。
  • R1 模型的私有知识库需求正在增长，许多开发者希望在 DeepSeek 之上实现私有知识库。

经过深入的技术方案评估，我们选择了一个优雅的解决方案：通过兼容 OpenAI 协议标准来集成向量模型能力。这种方案具有以下优势：

  1. 零额外依赖：无需引入新的依赖包，保持框架轻量
  2. 完美兼容性：与现有架构无缝衔接，确保向后兼容
  3. 标准化接入：采用业界通用的 OpenAI 协议，降低学习成本

详细的技术讨论和方案细节可参考 GitHub Issue：[RFC] 向量化模型支持 #15

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快速上手

本文章将带领大家从零开始构建一个基础 RAG 系统。通过白盒编码的方式，不仅能深入理解 RAG 的核心原理，还可以根据实际需求灵活调整和优化各个环节。相比直接使用现有的开源 RAG 产品，这种方式能让我们更好地掌控系统行为，实现更精准的知识检索和问答效果。

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1. 环境准备

在开始构建 RAG 系统之前，我们需要准备以下环境：

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1.1 Ollama 模型准备

首先安装 Ollama，然后下载以下必要的模型：

# 下载推理模型 - 用于理解和生成回答
ollama run deepseek-r1:14b

# 下载向量模型 - 用于文本向量化
ollama run bge-m3:latest

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1.2 向量数据库准备

本文使用 Milvus 作为向量数据库，你可以选择以下两种方式之一进行安装：

方式一：使用milvus 测试环境

方式二：Docker 安装

# 1. 下载安装脚本
curl -sfL https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/master/scripts/standalone_embed.sh -o standalone_embed.sh

# 2. 启动 Docker 容器
bash standalone_embed.sh start

注意：如果选择 Docker 安装方式，请确保你的网络环境能够正常访问 Github。

  • 初始化向量数据：创建本次知识库存储、获取链接信息和表信息：

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1.3 项目依赖

在你的 Maven 项目中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>io.github.pig-mesh.ai</groupId>
    <artifactId>deepseek-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.4.0</version>
</dependency>
<!-- 链接 milvus SDK-->
<dependency>
    <groupId>io.milvus</groupId>
    <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
    <version>2.5.3</version>
</dependency>

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application.yml 配置

# 推理模型链接信息
deepseek:
  base-url: http://127.0.0.1:11434/v1
  model: deepseek-r1:14b
  api-key: ollama-local
# 向量模型链接信息
embedding:
  api-key: ${deepseek.api-key}
  base-url: ${deepseek.base-url}
  model: bge-m3:latest

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2. 初始化私有知识

在构建 RAG 系统时，第一步是将已有的知识内容转换为向量形式并存储到向量数据库中。

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2.1 创建链接 链接客户端

// 1. Connect to Milvus server
ConnectConfig connectConfig = ConnectConfig.builder()
        .uri(CLUSTER_ENDPOINT) // 1.2 获取的 Milvus 链接端点
        .token(TOKEN)  // 1.2 获取的 Milvus 链接信息
        .build();

MilvusClientV2 milvusClientV2 = new MilvusClientV2(connectConfig);

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2.2 准备资料并向量化上传

以下示例演示如何处理文本资料。对于 Office 文档、图片、PDF、音视频等其他格式的文件处理，deepseek4j 提供了完整的解决方案，详细使用方法请参考官方文档: https://javaai.pig4cloud.com/deepseek。

@Autowired
EmbeddingClient embeddingClient;

{
    // 这里以 2025最新的我司保密条例演示，可以换成你自己的
    String law = FileUtil.readString("/Users/lengleng/Downloads/law.txt", Charset.defaultCharset());
    String[] lawSplits = StrUtil.split(law, 400);


    List<JsonObject> data = new ArrayList<>();
    for (String lawSplit : lawSplits) {
        List<Float> floatList = embeddingClient.embed(lawSplit);

        JsonObject jsonObject = new JsonObject();

        // 将 List<Float> 转换为 JsonArray
        JsonArray jsonArray = new JsonArray();
        for (Float value : floatList) {
            jsonArray.add(value);
        }
        jsonObject.add("vector", jsonArray);
        jsonObject.addProperty("text", lawSplit);

        data.add(jsonObject);
    }

    InsertReq insertReq = InsertReq.builder()
            .collectionName("deepseek4j_test")
            .data(data)
            .build();

    milvusClientV2.insert(insertReq);
}

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3. 创建 RAG 接口

@GetMapping(value = "/chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ChatCompletionResponse> chat(String prompt) {
    MilvusClientV2 milvusClientV2 = new MilvusClientV2(connectConfig);

    List<Float> floatList = embeddingClientOptional.get().embed(prompt);

    SearchReq searchReq = SearchReq.builder()
            .collectionName("deepseek4j_test")
            .data(Collections.singletonList(new FloatVec(floatList)))
            .outputFields(Collections.singletonList("text"))
            .topK(3)
            .build();

    SearchResp searchResp = milvusClientV2.search(searchReq);

    List<String> resultList = new ArrayList<>();
    List<List<SearchResp.SearchResult>> searchResults = searchResp.getSearchResults();
    for (List<SearchResp.SearchResult> results : searchResults) {
        System.out.println("TopK results:");
        for (SearchResp.SearchResult result : results) {
            resultList.add(result.getEntity().get("text").toString());
        }
    }


    ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
            // 根据渠道模型名称动态修改这个参数
            .model("deepseek-r1:14b")
            .addUserMessage(String.format("你要根据用户输入的问题：%s \n \n 参考如下内容： %s  \n\n 整理处理最终结果", prompt, resultList)).build();

    return deepSeekClient.chatFluxCompletion(request);
}

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前端测试

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总结

本文通过以下核心步骤快速构建了基础 RAG 系统：

  1. 环境准备：部署推理模型和向量模型
  2. 知识库构建：向量化存储
  3. 检索增强：通过语义搜索获取关联知识
  4. 推理生成：结合上下文生成最终回答

要让 RAG 系统达到生产可用水平，每个环节都需要进一步优化和完善：

  1. 检索策略优化：结合关键词和语义的混合检索，提高召回准确度
  2. 重排序优化：对检索结果进行二次排序，确保最相关内容排在前面
  3. 提示词工程：优化 Prompt 模板，引导模型生成更准确的回答
  4. 知识库管理：定期更新和维护知识库，保证数据时效性
  5. 性能调优：优化向量检索和模型推理的性能

更多高级特性和最佳实践可以参考 DeepSeek4j 官方文档：https://javaai.pig4cloud.com/introduction。

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