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使用deepseek打通期货投资分析的智能研报系统(java实现)

使用deepseek打通期货投资分析的智能研报系统(java实现) 沐阳智富港
2025-04-16
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导读:使用java和deepseek实现商品期货智能投资分析研报系统(java实现)
本文是抛砖引玉,由于本人是java架构师出身,所以对java语言比较偏爱,虽然python也会使用,但是总觉得用起来不那么得心应手。
今天和群内朋友聊起是否想要一套deepseek构建的期货智能研究分析报告系统,大家私信中反响还是不错的,因此静心研究进行了测试。
今天给大家分享的不是一个完整的系统,但是它是打通deepseek的最核心的部分,未来大家只需要增加业务进行扩展即可使用。
我把client的核心代码分享给大家,感兴趣的小伙伴,可以加我V来免费索取,群内的朋友也可以免费享有未来的每日研报。
首先我们来说一下思路,
public class AIModelClient {    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(AIModelClient.class);    private final OkHttpClient client;    private final ObjectMapper objectMapper;    private final String apiKey;    private final String baseUrl;    private static final MediaType JSON = MediaType.get("application/json; charset=utf-8");    public AIModelClient(String apiKey, String baseUrl) {        // 配置OkHttpClient的超时时间        this.client = new OkHttpClient.Builder()            .connectTimeout(300, TimeUnit.SECONDS)            .writeTimeout(300, TimeUnit.SECONDS)            .readTimeout(600, TimeUnit.SECONDS)            .build();                    this.objectMapper = new ObjectMapper();        this.apiKey = apiKey;        this.baseUrl = baseUrl;    }    public String createChatCompletion(String model, List<Map<String, String>> messages) {        try {            // 构建请求体            Map<String, Object> requestBody = new HashMap<>();            requestBody.put("model", model);            requestBody.put("messages", messages);            requestBody.put("stream", false);            String jsonBody = objectMapper.writeValueAsString(requestBody);            log.debug("发送到Deepseek的请求体: {}", jsonBody);            // 构建请求            String url = baseUrl + "/chat/completions";            Request request = new Request.Builder()                .url(url)                .addHeader("Content-Type", "application/json")                .addHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey)                .post(RequestBody.create(jsonBody, JSON))                .build();            // 发送请求并处理响应            try (Response response = client.newCall(request).execute()) {                if (!response.isSuccessful()) {                    String responseBody = response.body() != null ? response.body().string() : "无响应体";                    log.error("API调用失败,状态码: {}, 响应: {}", response.code(), responseBody);                    throw new IOException("API调用失败,状态码: " + response.code());                }                String responseBody = response.body() != null ? response.body().string() : "";                log.debug("Deepseek的响应: {}", responseBody);                if (responseBody.isEmpty()) {                    throw new IOException("API返回了空响应");                }                Map<String, Object> responseMap = objectMapper.readValue(responseBody, Map.class);                List<Map<String, Object>> choices = (List<Map<String, Object>>) responseMap.get("choices");                                if (choices != null && !choices.isEmpty()) {                    Map<String, Object> choice = choices.get(0);                    Map<String, Object> responseMessage = (Map<String, Object>) choice.get("message");                    return (String) responseMessage.get("content");                } else {                    throw new IOException("API响应中没有找到有效的回复内容");                }            }        } catch (Exception e) {            log.error("调用Deepseek API时发生错误: {}", e.getMessage(), e);            return "API调用失败: " + e.getMessage();        }    }
由于deepseek反应比较慢,因此这里我设置的超时时间比较长。大家实际使用中可以酌情修改。
 this.client = new OkHttpClient.Builder()            .connectTimeout(300, TimeUnit.SECONDS)            .writeTimeout(300, TimeUnit.SECONDS)            .readTimeout(600, TimeUnit.SECONDS)            .build();
接下来是我们很简单的编写调用逻辑。
// 使用示例    public static void main(String[] args) {        String apiKey = "你的APIkey";        String baseUrl = "https://api.deepseek.com";                // 创建客户端实例        AIModelClient client = new AIModelClient(apiKey, baseUrl);                // 构建消息        List<Map<String, String>> messages = new ArrayList<>();        Map<String, String> message = new HashMap<>();        message.put("role", "user");        message.put("content", "帮我分析红枣期货,生成投资报告");        messages.add(message);                // 调用API        String response = client.createChatCompletion("deepseek-reasoner", messages);        System.out.println("Deepseek响应: " + response);
最后展现一下调用效果,由于我这个只是简单的测试和打通,里面还需要添加提示词,等功能,其实流程走通了,剩下的都很简单了。

对量化感兴趣的小伙伴还可以加入我们的社区,每个月会分享一款全自动量化程序。



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