最近团队开源了一款 Java 版本的 AI 原语，类似于 LangChain ，写法上支持响应式+BPM ，感觉目前应该没有类似的，看了看 SpringAI ，AI 原语部分内容是大差不差的，也是响应式的，但是并没有将 BPM 的内容集成进原语方法中。
同时，在我们开源社区中也增加了连接 DeepSeek 的例子，简单连接大模型的代码大概是下面的样子：
public ChatMessage chat(@RequestParam("query") String query) {
ChatOption option = ChatOption.custom().model(this.modelName).stream(false).build();
return this.chatModel.generate(ChatMessages.from(new HumanMessage(query)), option).first().block().get();
}
其中，
stream可以调节是否是流式输出。
因为 DeepSeek 也支持 OpenAI 的格式，所以代码上没有特别的 DeepSeek 的痕迹，只需要按照下面的方式修改一下配置就可以连上了：
fel:
openai:
api-base: 'https://api.siliconflow.cn/v1'
api-key: '${your-api-key}'
example:
model: 'deepseek-ai/DeepSeek-R1'
连上之后，通过调用问了一下“你好，DeepSeek”，就可以收到下面的回答：
{
"content": "<think>\n\n</think>\n\n 你好！我是 DeepSeek-R1 ，一个由深度求索公司开发的智能助手，我会尽我所能为你提供帮助。请问有什么可以为你服务的？",
"toolCalls": []
}
除了简单的连接大模型的方法，其实还有很多其他 AI 原语，在我们社区文档中有介绍。
那为什么要+BPM 呢？因为我觉得本质上通过类似 LangChain 的写法去写的 AI 应用目前大多数还是需要去编排的，通过低代码编排出的 AI 应用是较为通用的场景，有些复杂场景需要复杂写法的时候就可以使用编码的方式了。而且，加入 BPM 之后，在写法上，也可以支持人工的交互，类似于需要通过 AI 订票的 AI 流程中间可以有机会让大模型问下你的相关出行信息等。那么有 BPM 的代码大概长下面的样子：
AiProcessFlow<Tip, Content> retrieveFlow = AiFlows.<Tip>create()
.runnableParallel(history(), passThrough())
.conditions()
.match(tip -> !tip.freeze().get(DEFAULT_HISTORY_KEY).text().isEmpty(),
node -> node.prompt(Prompts.human(REWRITE_PROMPT))
.generate(chatFlowModel)
.map(ChatMessage::text))
.others(node -> node.map(tip -> tip.freeze().get("query").text()))
.retrieve(new DefaultVectorRetriever(vectorStore, SearchOption.custom().topK(1).build()))
.synthesize(docs -> Content.from(docs.stream().map(Document::text).collect(Collectors.joining("\n\n"))))
.close();
因为我们也是刚刚开源，希望能够得到更多的反馈，让项目更好的向前演进，我本人也是一名技术爱好者，对开源非常有热情。
我们的项目地址是： https://github.com/ModelEngine-Group/fit-framework
如果大家能够给我们提提意见，我们是非常开心的，会促使我们有更强的动力向前。
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