springAI调用deepseek模型使用硅基流动api的配置信息

查看springai的官方文档,调用deepseek的格式如下:

spring.ai.deepseek.api-key=${your-api-key}
spring.ai.deepseek.chat.options.model=deepseek-chat
spring.ai.deepseek.chat.options.temperature=0.8

但是硅基流动的格式不是这样,这个伞兵网站的api文档真是藏太深了,找了很久没找到具体格式,给的格式也不对。最后还是在贴吧找到了具体格式:

spring.ai.deepseek.api-key=${your-api-key}
spring.ai.deepseek.chat.options.model=deepseek-ai/DeepSeek-V3
spring.ai.deepseek.chat.options.temperature=0.8
spring.ai.deepseek.base-url=https://api.siliconflow.cn/v1
spring.ai.deepseek.chat.base-url=https://api.siliconflow.cn/v1

主要就是model格式,一直提示模型不存在,我真服了。还有就是下面的.base-url与.chat.base-url不知道这俩的区别是啥,可能出错,注意甄别。

后来终于找到了:

对应网站:创建文本对话请求 - SiliconFlow

### SpringAIDeepSeek项目介绍 在最新的Spring AI版本中,DeepSeek模型被正式集成到平台之中,允许开发者直接利用Spring AI框架访问并调用DeepSeek的大规模预训练模型服务[^1]。 #### 技术文档概览 为了帮助用户更好地理解和应用这一先进技术组合,在官方提供的资料中涵盖了多个方面的指导: - **设计合理的知识库层级结构**:这不仅有助于提高系统的可维护性和扩展性,还能够增强查询效率以及结果的相关度。 - **提取测试资产内容的支持**:支持多种类型的文件解析,确保无论是文本还是其他形式的数据都能得到有效处理和支持。 - **实现智能分类功能**:借助于DeepSeek的强大能力,可以自动对输入的信息进行分析和归类,从而简化管理和检索过程。 - **GUI工具的构建**:提供了一套简便易用的操作界面,使得即使是不具备深厚编程背景的人也能轻松上手操作整个流程[^2]。 #### 使用教程实例展示 对于希望快速入门的新手来说,存在详细的指南来教授如何创建于这两项技术的应用程序。具体而言,需要先完成必要的环境搭建工作——即引入所需的依赖库[^3];接着按照指示前往流动官方网站获取个人专属API密钥,并将其正确配置至项目的设置文件内,如下所示[^4]: ```yaml spring: ai: openai: api-key: "这里是你自己的api key" base-url: "https://api.siliconflow.cn" chat: options: model: "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B" ``` 以上就是关于SpringAI结合DeepSeek的一些础介绍和技术细节说明。
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