LangChain4j 使用 DeepSeek 模型时缺失 model 字段的解决方案

在使用 LangChain4j 框架集成 DeepSeek 大语言模型时，开发者可能会遇到一个常见的配置错误。本文将详细分析问题原因并提供完整的解决方案。

问题现象

当开发者尝试通过 LangChain4j 的 OpenAiChatModel 连接 DeepSeek 服务时，系统会抛出 HTTP 422 错误，提示"missing field model"。这个错误表明 API 请求中缺少了必需的模型名称参数。

错误原因分析

通过日志可以看到，请求体中没有包含 model 字段。这是因为在构建 OpenAiChatModel 时，开发者错误地将模型名称配置在了 organizationId 参数中，而不是正确的 modelName 参数。

正确配置方法

正确的代码实现应该如下：

ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
    .apiKey("your_api_key_here")
    .modelName("deepseek-chat")  // 关键配置项
    .baseUrl("https://api.deepseek.com")
    .logRequests(true)
    .logResponses(true)
    .build();

调试建议

为了更全面地调试 API 调用，建议在 application.properties 或 application.yml 中添加以下日志配置：

logging.level.dev.langchain4j=DEBUG

这将输出完整的 HTTP 请求和响应日志，帮助开发者更好地诊断问题。

技术要点

1. modelName 参数：这是指定要使用的大语言模型的关键参数，对于 DeepSeek 服务必须设置为 "deepseek-chat"

2. organizationId：这个参数在 OpenAI 官方 API 中用于组织标识，但在 DeepSeek 等第三方兼容 API 中通常不需要

3. 日志配置：调试时开启详细日志可以快速定位请求/响应中的问题

总结

正确配置 modelName 参数是使用 LangChain4j 连接 DeepSeek 服务的关键。开发者应该注意区分不同 API 提供商的参数要求，特别是在使用兼容 OpenAI API 的第三方服务时。通过合理的配置和日志记录，可以快速解决集成过程中的各类问题。