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上篇文章中我们使用AnythingLLM成功在本地部署了DeepSeek的本地知识库，并且上传了几个文件让DeepSeek学习，可点击查看：
本地部署DeepSeek并使用AnythingLLM建立本地知识库全流程，DeepSeek-R1:7b本地安装部署,DeepSeek-R1本地部署硬件要求_ollama版本不一样需要重装那,模型已经安装完成-CSDN博客
然而我们写程序的时候都需要api去调用它，别急AnythingLLM有自带的api接口，我们先打开AnythingLLM.
一、申请API密钥
打开AnythingLLM的设置界面
打开API密钥工具，并点击生成新的API密钥
创建API密钥
将密钥复制下来保存好（建议写到备忘录中）
通过切换控制台刷新一下就会出来了
二、查看API文档
在API密钥中找到阅读API文档
在Authorize中输入刚刚复制的API密钥
找到/v1/workspace/{slug}/chat
填写要是有工作区的名字
这里简单讲解几个key / value
message:你要问的问题，中英都可以。
mode: 单选chat、query
query(查询):除非有来自vectorDB的相关来源，否则不会使用LLM，并且不会回忆聊天记录。chat(聊天):使用LLM的一般知识，使用自定义嵌入生成输出，使用滚动聊天记录。
sessionId:标识符用于对聊天进行分区
这是我的Body:
{
"message": "你知道sp标准病人的培养应该有哪些条件?",
"mode": "chat",
"sessionId": "123456"
}
编辑好后就可以点击Execute发送了
这里可以看到已经成功回答了，并且带有sessionId方便让它结合上下文回答
也可以看到也是查询了上篇上传的文本的
三、使用ApiFox或Postman调用API
结合api文档中整理出curl:
curl -X 'POST' \'http://localhost:3001/api/v1/workspace/deepseek/chat' \-H 'accept: application/json' \-H 'Authorization: Bearer ZGDZF17-D7XMV0M-KHF84KV-8XGB5NR' \-H 'Content-Type: application/json' \-d '{"message": "你知道sp标准病人的培养应该有哪些条件?","mode": "chat","sessionId": "123456789"
}'将url输入后，先添加3个请求头：
accept: application/json
Authorization: Bearer ZGDZF17-D7XMV0M-KHF84KV-8XGB5NR
Content-Type: application/json
添加请求体：
可以看到正常返回了，其中textResponse就是回答的
<think></think>是深度思考的内容，不喜欢可以到时候直接通过字符剪切
总结：
1.申请了AnythingLLM的API密钥
2.通过API文档获取了请求的curl
3.通过apifox/postman成功进行了api调用
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