1. 简介

 目前，企业微信虽然推出了AI智能机器人，但其功能仅限于内部使用，且客服系统尚未接入DeepSeek。为此，我们开源了一种简单易行的客服接入DeepSeek的方式，旨在为广大开发者提供学习和参考的范例，共同探索智能客服的更多可能性。

2. 如何接入

当前功能代码已全面开源，访问链接：GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台。系统部署与配置可直接参考社区文档，轻松完成部署。

**注意事项：**​

1. 当前企微客服暂不支持流式输出，所有响应均为同步返回，体验上可能不如流式输出流畅。
2. 仅支持文字输出，若文字内容过长，企微会自动截断，请注意控制回复长度。

  当前实现了客户到DeepSeek的点对点链路，更多功能可自行拓展。系统底层基于 ​ai4j​（ai4j一款JavaSDK用于快速接入AI大模型应用，整合多平台大模型，如OpenAi、智谱Zhipu(ChatGLM)、深度求索DeepSeek、月之暗面Moonshot(Kimi)、腾讯混元Hunyuan、零一万物(01)等等，提供统一的输入输出(对齐OpenAi)消除差异化，优化函数调用(Tool Call)，优化RAG调用、支持向量数据库(Pinecone)、内置联网增强，并且支持JDK1.8，为用户提供快速整合AI的能力。 - LnYo-Cly/ai4jhttps://github.com/LnYo-Cly/ai4j），可快速接入OpenAI、智谱、Ollama、百川等平台，并具备以下特性：

• ​广泛兼容性：支持Spring及普通Java应用，兼容Java 8以上版本。
• ​多平台支持：统一输入输出、错误处理，支持SPI机制，可自定义Dispatcher和ConnectPool。
• ​功能增强：支持服务扩展（如websearch）、流式输出、函数调用参数流式输出、多模态调用（如vision识图）、Tool Calls等。
• ​高效开发：支持多个函数同时调用（智谱除外）、stream_options直接统计token usage、RAG内置向量数据库（如Pinecone）、Tika文件读取、Token统计等。