4.Ollama+deepseek本地大模型接入 03:10 5.文生图文生语音 02:05 6.整合springboot 04:57 7.流式输出 04:52 8.多轮对话 03:02 9.ChatMemory记忆对话 04:44 10.对话隔离@MemoryId 04:46 11.对话记忆持久化 02:17 12.function-call(Tools) 08:57 13.票务助手@SystemMessage+Funcation...
若需获取模型量化,可通过教程代找 wwit1024获取支持 。当Langchain4j的链式调用遇上Deepseek的领域智能,Java开发者终于能在本地环境构建真正懂业务的AI中间件——这不仅是技术栈的升级,更是企业知识资产的数字化觉醒。
本文主要研究一下如何使用langchain4j集成ollama+deepseek 步骤 pom.xml 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId> <version>${langchain4j-spring.version}</version> </dependency> <depen...
本文主要研究一下如何使用langchain4j集成ollama+deepseek 步骤 pom.xml 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId> <version>${langchain4j-spring.version}</version> </dependency> <depen...
prompt=%E4%BD%A0%E6%98%AF%E... 可以得到您好!我是由中国的深度求索(DeepSeek)公司开发的智能助手DeepSeek-R1。如您有任何任何问题,我会尽我所能为您提供帮助。 小结 langchain4j提供了langchain4j-ollama-spring-boot-starter,可以方便地通过ollama去访问deepseek。 doc...
model-name: deepseek-r1:8b 配置了langchain4j.ollama.streaming-chat-model.base-url的配置就可以自动开启并注入streamingChatModel controller @Autowired StreamingChatLanguageModel streamingChatModel; @GetMapping("/stream") public Flux<String> stream(@RequestParam("prompt") String prompt, HttpServletResponse...
(DeepSeekR1StreamingChatModel.class); private final OpenAiClient client; private final String modelName; private final List<String> stop; private final Integer maxTokens; private final Integer maxCompletionTokens; private final Double presencePenalty; private final Double frequencyPenalty; private final ...
基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeek R1搭建RAG知识库实战指南 一、注册火山引擎账号 二、RAG技术核心原理 三、环境与工具准备 1. 核心组件 2. 依赖配置(Maven) 四、代码实现步骤 步骤1:初始化DeepSeek模型 步骤2:构建本地知识库 步骤3:执行RAG 五、效果验证与优化 1. 测试示例 2. 性能优化建议 六、总结 随...
Option 1: Running DeepSeek-R1 Locally This configuration uses Ollama with DeepSeek-R1:14b, a light model that can run on a local machine. We’re using the14bversion of DeepSeek-R1 for this demo: it normally provides a good balance between performance and quality. If you have less ressour...
Option 1: Running DeepSeek-R1 Locally This configuration uses Ollama with DeepSeek-R1:14b, a light model that can run on a local machine. We’re using the14bversion of DeepSeek-R1 for this demo: it normally provides a good balance between performance and quality. If you have less ressour...