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简介
本文将介绍如何使用 Node.js 调用 DeepSeek API，实现流式对话并保存对话记录。Node.js 版本使用现代异步编程方式实现，支持流式处理和错误处理。
1. 环境准备
1.1 系统要求
- Node.js 14.0 或更高版本
- npm 包管理器
1.2 项目结构
deepseek-project/
├── main.js # 主程序
├── package.json # 项目配置文件
└── conversation.txt # 对话记录文件
1.3 安装依赖
在项目目录下打开命令行，执行：
# 安装项目依赖
npm install# 如果出现权限问题，可以尝试：
sudo npm install # Linux/Mac
# 或
npm install --force # Windows
此命令会安装 package.json 中定义的所有依赖项：
- axios: 用于发送 HTTP 请求
- moment: 用于时间格式化
如果安装过程中遇到网络问题，可以尝试使用国内镜像：
# 设置淘宝镜像
npm config set registry https://registry.npmmirror.com# 然后重新安装
npm install
1.4 运行程序
安装完依赖后，使用以下命令启动程序：
# 使用 npm 启动
npm start# 或者直接使用 node
node main.js
如果遇到权限问题：
# Linux/Mac
sudo npm start# Windows (以管理员身份运行命令提示符)
npm start
2. 完整代码实现
2.1 package.json
{"name": "deepseek-chat","version": "1.0.0","description": "DeepSeek API chat implementation in Node.js","main": "main.js","scripts": {"start": "node main.js"},"dependencies": {"axios": "^1.6.2","moment": "^2.29.4"}
}
2.2 main.js
const fs = require('fs').promises;
const readline = require('readline');
const axios = require('axios');
const moment = require('moment');class DeepSeekChat {constructor() {this.url = 'https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions';this.apiKey = 'YOUR_API_KEY'; // 替换为你的 API Keythis.logFile = 'conversation.txt';}async saveToFile(content, isQuestion = false) {const timestamp = moment().format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss');const text = isQuestion? `
[${timestamp}] Question:
${content}[${timestamp}] Answer:
`: content;await fs.appendFile(this.logFile, text);}async chat() {// 创建命令行接口const rl = readline.createInterface({input: process.stdin,output: process.stdout});// 使用 Promise 封装问题输入const question = (prompt) => new Promise((resolve) => rl.question(prompt, resolve));try {while (true) {const userInput = await question('
请输入您的问题 (输入 q 退出): ');if (userInput.trim().toLowerCase() === 'q') {console.log('程序已退出');break;}// 保存问题await this.saveToFile(userInput, true);// 准备请求数据const data = {model: 'deepseek-ai/DeepSeek-V3',messages: [{role: 'user',content: userInput}],stream: true,max_tokens: 2048,temperature: 0.7,top_p: 0.7,top_k: 50,frequency_penalty: 0.5,n: 1,response_format: {type: 'text'}};try {// 发送流式请求const response = await axios({method: 'post',url: this.url,data: data,headers: {'Content-Type': 'application/json','Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`},responseType: 'stream'});// 处理流式响应response.data.on('data', async (chunk) => {const lines = chunk.toString().split('
');for (const line of lines) {if (line.trim() === '') continue;if (line.trim() === 'data: [DONE]') continue;if (line.startsWith('data: ')) {try {const json = JSON.parse(line.slice(6));if (json.choices[0].delta.content) {const content = json.choices[0].delta.content;process.stdout.write(content);await this.saveToFile(content);}} catch (e) {continue;}}}});// 等待响应完成await new Promise((resolve) => {response.data.on('end', async () => {console.log('
----------------------------------------');await this.saveToFile('
----------------------------------------
');resolve();});});} catch (error) {const errorMsg = `请求错误: ${error.message}
`;console.error(errorMsg);await this.saveToFile(errorMsg);}}} finally {rl.close();}}
}// 运行程序
async function main() {const chatbot = new DeepSeekChat();await chatbot.chat();
}main().catch(console.error);
3. 代码详解
3.1 类结构
DeepSeekChat: 主类，封装所有功能constructor: 构造函数，初始化配置saveToFile: 异步保存对话记录chat: 主对话循环
3.2 关键功能
文件操作
async saveToFile(content, isQuestion = false) {const timestamp = moment().format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss');const text = isQuestion? `
[${timestamp}] Question:
${content}[${timestamp}] Answer:
`: content;await fs.appendFile(this.logFile, text);
}
流式处理
response.data.on('data', async (chunk) => {const lines = chunk.toString().split('
');for (const line of lines) {if (line.startsWith('data: ')) {const json = JSON.parse(line.slice(6));if (json.choices[0].delta.content) {const content = json.choices[0].delta.content;process.stdout.write(content);await this.saveToFile(content);}}}
});
3.3 参数说明
model: 使用的模型名称stream: 启用流式输出max_tokens: 最大输出长度 (2048)temperature: 控制随机性 (0.7)top_p,top_k: 采样参数frequency_penalty: 重复惩罚系数
4. 错误处理
代码包含完整的错误处理机制：
- 网络请求错误处理
- JSON 解析错误处理
- 文件操作错误处理
- 优雅退出处理
5. 使用方法
5.1 安装依赖
在项目目录下打开命令行，执行：
# 安装项目依赖
npm install# 如果出现权限问题，可以尝试：
sudo npm install # Linux/Mac
# 或
npm install --force # Windows
此命令会安装 package.json 中定义的所有依赖项：
- axios: 用于发送 HTTP 请求
- moment: 用于时间格式化
如果安装过程中遇到网络问题，可以尝试使用国内镜像：
# 设置淘宝镜像
npm config set registry https://registry.npmmirror.com# 然后重新安装
npm install
5.2 修改配置
在 main.js 中替换 YOUR_API_KEY 为你的实际 API Key。
5.3 运行程序
安装完依赖后，使用以下命令启动程序：
# 使用 npm 启动
npm start# 或者直接使用 node
node main.js
如果遇到权限问题：
# Linux/Mac
sudo npm start# Windows (以管理员身份运行命令提示符)
npm start
5.4 交互方式
- 输入问题进行对话
- 输入 ‘q’ 退出程序
- 查看 conversation.txt 获取对话记录
6. 性能优化建议
-
内存管理
- 使用流式处理大数据
- 及时清理事件监听器
- 避免内存泄漏
-
错误处理
- 实现重试机制
- 添加超时处理
- 优雅降级策略
-
并发控制
- 限制并发请求数
- 实现请求队列
- 添加速率限制
总结
Node.js 版本的 DeepSeek API 实现充分利用了异步编程特性，提供了流畅的对话体验和完善的错误处理机制。代码结构清晰，易于维护和扩展。
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