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目录

  • 5分钟快速接入DeepSeek大模型:WebSocket实时聊天指南
    • 创建应用
    • 开发后端代码 (Python/Node.js)
    • 结语

5分钟快速接入DeepSeek大模型:WebSocket实时聊天指南

创建应用

  1. 访问DeepSeek官网

    • 前往 DeepSeek官网。
    • 如果还没有账号,需要先注册一个。
      在这里插入图片描述
  2. 进入API开放平台

    • 点击右上角的“API 开放平台”按钮,进入后台管理页面。
    • 你可以看到默认赠送的10元免费额度。
      在这里插入图片描述
  3. 创建API Key

    • 点击“API keys”,进入Key管理页面。
    • 创建一个新的API Key,并确保保存好这个Key,因为一旦离开页面就无法再次查看。
      在这里插入图片描述

开发后端代码 (Python/Node.js)

推荐使用Python或Node.js编写后台代码。下面以Python为例进行说明。

  1. 安装OpenAI库

    pip3 install openai
    
  2. 引入OpenAI并创建DeepSeek客户端实例

    from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="替换为你的key", base_url="https://api.deepseek.com")
    
  3. 发送请求

    response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role": "user", "content": "详细介绍一下你自己"},],stream=False
    )
    print(response.choices[0].message.content)
    

    输出结果如下:
    在这里插入图片描述

  4. 流式输出结果
    将请求参数 stream 设置为 True 即可实现流式输出。

    response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role": "user", "content": "详细介绍一下你自己"},],stream=True
    )
    for chunk in response:print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)
    
  5. 接口封装
    将功能封装为WebSocket接口,实现实时聊天。

    import asyncio
    import json
    from websockets import serve
    from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="替换为你的key", base_url="https://api.deepseek.com")async def chat_handler(websocket):async for message in websocket:data = json.loads(message)user_input = data.get('user_input', '')history = data.get('history', [])messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"}]messages.extend(history)messages.append({"role": "user", "content": user_input})response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=messages,stream=True)for chunk in response:content = chunk.choices[0].delta.contentif content:await websocket.send(json.dumps({'content': content}, ensure_ascii=False))async def main():async with serve(chat_handler, "localhost", 8765):await asyncio.Future()  # Run foreverif __name__ == "__main__":asyncio.run(main())
    

    使用Postman测试接口:
    在这里插入图片描述

结语

通过以上步骤,你可以在短短5分钟内完成与DeepSeek大模型的集成,并实现一个实时聊天应用。WebSocket技术使得聊天内容可以流式传输,提升用户体验。希望这篇指南对你有所帮助,让你的项目更加高效和强大!

前端开发教程构建高效智能对话前端:基于Ant Design X 的deepseek对话应用

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