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前言

随着大语言模型（如 OpenAI、DeepSeek、通义千问等）的发展，我们可以很方便地用 API 接口调用这些强大的智能助手。在 Java 项目中调用这些模型，可以实现智能问答、代码生成、摘要提取等功能。

参考 DeepSeek 官网文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/

调用大模型的流程概述和基本原理

流程概述：

• 步骤 1：选择合适的大模型 API
• 步骤 2：获取 API 访问密钥（API Key）
• 步骤 3：配置 Java 项目依赖
• 步骤 4：编写 Java 调用代码
• 步骤 5：处理 API 响应并展示结果

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基本原理：

绝大多数大模型服务商（如 OpenAI、DeepSeek、阿里、百度、讯飞等）都提供标准的 HTTP RESTful API。我们通过 POST 请求向这些接口发送问题（以 JSON 格式表示），然后接收并解析模型的回答。

获取 DeepSeek 的 API key

Java 实现调用大模型 API 的Demo

一、在 Maven 项目中添加以下依赖：

<dependencies><!-- OkHttp 用于发起 HTTP 请求 --><dependency><groupId>com.squareup.okhttp3</groupId><artifactId>okhttp</artifactId><version>4.12.0</version></dependency><!-- fastjson 用于构建和解析 JSON --><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>2.0.32</version></dependency>
</dependencies>

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二、Java 完整代码：

public class DeepSeekChatExample {private static final String API_KEY = "sk-cvvd6dc3ce5f4aeb97c015106e8996d5"; // 写自己的！private static final String BASE_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions";public static void main(String[] args) throws IOException {OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder().readTimeout(Duration.ofSeconds(60)) // 不设置容易超时.build();// 构建 messages 数组JSONArray messages = new JSONArray();JSONObject userMsg = new JSONObject();userMsg.put("role", "user");userMsg.put("content", "给我用java快速排序算法的代码");messages.add(userMsg);// 构建请求体JSONObject requestBody = new JSONObject();requestBody.put("model", "deepseek-chat");requestBody.put("messages", messages);requestBody.put("stream", false);// 构建 HTTP 请求Request request = new Request.Builder().url(BASE_URL).addHeader("Authorization", "Bearer " + API_KEY).addHeader("Content-Type", "application/json").post(RequestBody.create(requestBody.toJSONString(),MediaType.parse("application/json"))).build();// 发送请求try (Response response = client.newCall(request).execute()) {if (response.isSuccessful() && response.body() != null) {String responseBody = response.body().string();JSONObject jsonResponse = JSONObject.parseObject(responseBody);String content = jsonResponse.getJSONArray("choices").getJSONObject(0).getJSONObject("message").getString("content");System.out.println(content);} else {System.err.println("Request failed: " + response.code() + " " + response.message());}}}
}

效果展示：

进阶扩展建议

• 支持上下文对话：将前几轮消息一并传给 messages 数组，构造多轮对话。
• 接入到 SpringBoot 服务：将调用封装为 Service，作为 REST 接口提供。
• 流式响应支持：将 stream 设为 true，实现分段读取效果（如聊天窗口）。