登录deepseek官网获取application.properties文件中所需要的开发参数
点击api开放平台
最少需要充一元
获取到的apikey值，可以写入到application.properties文件当中，但是敏感信息直接写入到源代码的配置文件当中不安全，选择配置在本地的环境变量当中
为了apikay的安全，选择将其配置在本地的环境变量中。变量名自定义即可，例如 DEEP_SEEK_API_KEY
此电脑->右键->属性->高级系统设置，添加系统变量之后重启idea,让idea继承环境变量。环境变量中的变量名是任意填写的，但是约定俗成是各部分内容加下划线分割。在配置文件中以=${DEEP_SEEK_API_KEY}的形式去访问刚才在环境变量中配置的变量
参数写入将变量替换到apikey位置处
获取base-url进行配置（出于与 OpenAI 兼容考虑，您也可将base_url设置为https://api.deepseek.com/v1来使用，但注意，此处v1与模型版本无关）
获取model-name进行配置。deepseek-chat模型指向DeepSeek-V3-0324，通过指定model=‘deepseek-chat’调用。deepseek-reasoner模型指向DeepSeek-R1-0528，通过指定model=‘deepseek-reasoner’调用。
配置完之后使用测试用例进行测试，deepseek也是基于openai,所以测试用例代码不变，只是底层的配置参数需要进行变更
1 尝试重启idea
点击菜单栏的File,选择Invalidate Caches,然后点击Just Restart，检查 IDEA是否单独配置了Environment Variables
2 对值进行添加
(1)打开运行配置点击顶部菜单栏：Run > Edit Configurations
(2)找到你的测试类配置在左侧列表中，展开JUnit或Spring Boot分类找到名为的配置项（如果没有就创建一个）
(3)查看环境变量设置点击配置项，在右侧配置面板中，找到Environment variables字段，点击右侧的…按钮（小齿轮图标）
(4)检查变量，弹出的窗口中会显示当前配置的变量，是否有设置
(5)清理或添加，如果这里有值但不正确，点击“-“删除它，如果这里为空，但你想强制指定，点击”+”添加
(6)应用并关闭，点击OK保存配置点击Apply或OK关闭窗口
按照上述方式排除问题后进行测试
对底层输出的日志情况进行分析
底层客户端给deepseek远程服务器发送请求https://api.deepseek.com/chat/completions实际上底层的请求地址被api封装起来了
大模型给的回复状态是200 代表回复成功，回复的内容为body,在响应体当中将调用大语言模型转换为推理模型
ollama本地部署
Ollama 是一个本地部署大模型的工具。使用 Ollama 进行本地部署有以下多方面的原因：
数据隐私与安全：对于金融、医疗、法律等涉及大量敏感数据的行业，数据安全至关重要。离线可用性：在网络不稳定或无法联网的环境中，本地部署的 Ollama 模型仍可正常运行。降低成本：云服务通常按使用量收费，长期使用下来费用较高。而 Ollama 本地部署，只需一次性投入硬件成本，对于需要频繁使用大语言模型且对成本敏感的用户或企业来说，能有效节约成本。部署流程简单：只需通过简单的命令 “ollama run < 模型名>”，就可以自动下载并运行所需的模型。灵活扩展与定制：可对模型微调，以适配垂直领域需求。
查看模型列表，选择要部署的模型，模型列表： https://ollama.com/search
windows+r->cmd
显示安装成功
搜索对应的大语言模型
在ollama上部署大模型成功，除了deepseek-r1之外也可以选择部署其它的大模型，之后可以使用命令在本地调用大模型ollama run deepseek-r1:1.5b
maven面板中检查langchain4j-ollama依赖是否成功导入
application.properties
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