使用 DeepSeek API 开发简易对话机器人

AI悦创Python一对一辅导

2162人浏览 · 2025-05-17 22:46:31

AI悦创Python一对一辅导 · 2025-05-17 22:46:31 发布

你好，我是悦创。

最近在赶书稿，所以一直没时间更新公众号，不过已经交稿咯！

发现有些粉丝都掉了。不过我并不担心，咱们主打一个质量和宠粉！

在之前的文章中，有读者评论说要学习大模型的 API 调用，那么今天这篇文章就来分享 DeepSeek API 的使用入门，如果你有什么想学的随时评论关注。

至于 grok 的后期再更新，这个 grok 也需要梯子，所以先编写 DeepSeek，原生实现还是比使用现成的要好，自主性更好，更好的掌握！

博客原文：https://bornforthis.cn/blog/2025/Other/19-Big-Model-API.html
公众号原文：https://mp.weixin.qq.com/s/spCas9G16hQ30cyz73-aEA
完整代码：https://github.com/AndersonHJB/BornforthisData

1. 首次调用 API

DeepSeek API 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式，通过修改配置，您可以使用 OpenAI SDK 来访问 DeepSeek API，或使用与 OpenAI API 兼容的软件。

PARAM	VALUE
base_url *	`https://api.deepseek.com`
api_key	apply for an API key

* 出于与 OpenAI 兼容考虑，您也可以将 base_url 设置为 https://api.deepseek.com/v1 来使用，但注意，此处 v1 与模型版本无关。

* deepseek-chat 模型已全面升级为 DeepSeek-V3，接口不变。 通过指定 model='deepseek-chat' 即可调用 DeepSeek-V3。

* deepseek-reasoner 是 DeepSeek 最新推出的推理模型 DeepSeek-R1。通过指定 model='deepseek-reasoner'，即可调用 DeepSeek-R1。

2. 调用 API 对话

2.0 DeepSeek 赠送 10元

官网链接：https://platform.deepseek.com

每个账户初始是会送 10元，有一个月有效期。

看看订单就知道，是否有赠送：

如果没有赠送，那么自己实名认证后充值吧～

2.1 创建 API

访问 API 官网：https://platform.deepseek.com/api_keys

创建 API key

输入 API key 的名称后（为了区分不同项目使用的 key），点击创建：

点击创建后，即可复制得到的 key。

2.2 基础调用

在正式调用之前，使用终端安装 openai 的库：

pip3 install openai

安装完成之后，使用如下基础代码进行调用：

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2025/3/7 20:38
# @Author  : AI悦创
# @FileName: deepseekapi.py
# @Software: PyCharm
# @Blog    ：https://bornforthis.cn/
# code is far away from bugs with the god animal protecting
#    I love animals. They taste delicious.
# Please install OpenAI SDK first: `pip3 install openai`

from openai import OpenAI

api_key = "sk-b5b6d742d6ed4daea4a75ec6fe0b483b"  # <DeepSeek API Key>
client = OpenAI(api_key=api_key, base_url="https://api.deepseek.com")

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "您是个乐于助人的助手"},
        {"role": "user", "content": "你好，我是悦创。"},
    ],
    stream=False
)

print(response.choices[0].message.content)

运行之后，返回貌似有点慢，不知道以后能不能解决。（反正，等的我着急）

上面运行之后，会得到如下结果：

你好，悦创！👋 很高兴认识你～我是你的AI助手，随时准备帮你解答问题、聊天或者提供建议。今天有什么想聊的，或者需要帮忙的吗？无论是学习、工作还是生活琐事，都可以告诉我哦！ 😊  

（比如：想了解某个知识？需要工具推荐？或者单纯想聊聊？）

2.3 逐步分析

输出 response 看看最后的结构

print(response)

# ---output---
ChatCompletion(id='3d7e6b91-ff16-4f25-922f-722dc48635e0', choices=[Choice(finish_reason='stop', index=0, logprobs=None, message=ChatCompletionMessage(content='你好，悦创！😊 很高兴认识你！我是你的智能助手，随时准备帮助你解答问题、提供建议或陪你聊天。有什么我可以为你做的吗？无论是学习、工作还是生活上的小事，都可以告诉我哦～ \n\n（比如：需要查询资料、规划行程、或者只是想聊聊有趣的话题？）✨', refusal=None, role='assistant', annotations=None, audio=None, function_call=None, tool_calls=None))], created=1747484266, model='deepseek-chat', object='chat.completion', service_tier=None, system_fingerprint='fp_8802369eaa_prod0425fp8', usage=CompletionUsage(completion_tokens=67, prompt_tokens=15, total_tokens=82, completion_tokens_details=None, prompt_tokens_details=PromptTokensDetails(audio_tokens=None, cached_tokens=0), prompt_cache_hit_tokens=0, prompt_cache_miss_tokens=15))

输出分析「选学」

ChatCompletion(
    id='3d7e6b91-ff16-4f25-922f-722dc48635e0',
    choices=[...],  # 主要的聊天响应数据
    created=1747484266,  # 时间戳（Unix 时间格式）
    model='deepseek-chat',  # 使用的模型名称
    object='chat.completion',  # 该对象的类型
    service_tier=None,  # 服务层级（可能是付费计划相关信息，这里为 None）
    system_fingerprint='fp_8802369eaa_prod0425fp8',  # 服务器指纹，可能用于内部调试或追踪
    usage=CompletionUsage(...)  # 记录 token 使用情况
)

id：唯一的 ID 标识这次对话完成事件。
created：时间戳，表示该响应的生成时间。
model：返回响应的 AI 模型，这里是 "deepseek-chat"。
object：描述返回对象的类型，这里是 "chat.completion"。
system_fingerprint：系统指纹，用于识别具体的模型版本或服务器信息。
service_tier：可能用于区分不同级别的 API 订阅，这里为空 (None)。

choices（核心对话响应数据）

choices=[
    Choice(
        finish_reason='stop',
        index=0,
        logprobs=None,
        message=ChatCompletionMessage(...),
    )
]

choices 是一个列表，通常包含一个或多个响应，这里只有一个（index=0）。
finish_reason='stop' 表示生成完成的原因是正常终止（可能的值还包括 "length"、"function_call" 等）。
logprobs=None 表示没有返回 token 级别的概率信息（适用于对 token 选择概率感兴趣的任务）。

3. 🎯 项目名称：DeepSeek 命令行聊天助手

3.1 🧠 项目功能

基于 DeepSeek 模型的对话接口
命令行交互式聊天
自动记录聊天历史
支持连续对话（上下文保留）

3.2 📦 项目结构

deepseek_chat_assistant/
│
├── main.py         # 主程序入口
├── config.py       # API Key 和模型配置
└── requirements.txt  # 所需依赖

3.3 🧾 requirements.txt

openai>=1.0.0

安装命令：

pip install -r requirements.txt

3.4 🔐 config.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2025/5/17 21:27
# @Author  : AI悦创
# @FileName: config.py
# @Software: PyCharm
# @Blog    ：https://bornforthis.cn/
# code is far away from bugs with the god animal protecting
#    I love animals. They taste delicious.
# config.py

API_KEY = "sk-xxx替换成你的key"
BASE_URL = "https://api.deepseek.com"
MODEL = "deepseek-chat"

3.5 🧠 main.py

# main.py

from openai import OpenAI
from config import API_KEY, BASE_URL, MODEL

# 初始化客户端
client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)

# 初始上下文
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的中文 AI 助手。"}
]

def chat():
    print("🤖 DeepSeek 聊天助手已启动（输入 exit 退出）")
    while True:
        user_input = input("🧑 你：")
        if user_input.lower() in ["exit", "退出", "bye"]:
            print("👋 再见！")
            break

        # 添加用户输入
        messages.append({"role": "user", "content": user_input})

        try:
            # 生成回复
            response = client.chat.completions.create(
                model=MODEL,
                messages=messages,
                stream=False
            )
            reply = response.choices[0].message.content.strip()

            # 打印助手回复
            print("🤖 助手：" + reply)

            # 添加助手回复
            messages.append({"role": "assistant", "content": reply})
        except Exception as e:
            print(f"❌ 出错了: {e}")
            break

if __name__ == "__main__":
    chat()

测试运行后的效果：

🤖 DeepSeek 聊天助手已启动（输入 exit 退出）
🧑 你：我是AI悦创，你呢？
🤖 助手：你好，AI悦创！😊 我是 **DeepSeek Chat**，由深度求索公司开发的智能助手。我的目标是为你提供各种有用的信息、解答问题，或者陪你聊天！无论是学习、工作，还是日常生活中的疑问，都可以来找我哦～  

很高兴认识你！有什么我可以帮你的吗？✨
🧑 你：给我一个你的API代码
🤖 助手：你可以通过 **DeepSeek AI 官方 API** 来调用我的服务。以下是一个简单的 Python 示例代码，展示如何使用 API 与我进行交互：

### **Python 示例代码（使用 requests 库）**
```python
import requests

# 替换为你的 API Key（如果有的话，目前 DeepSeek Chat 可能仍处于免费阶段）
API_KEY = "your_api_key_here"  # 如果需要的话
API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"  # 示例地址，请以官方文档为准

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

data = {
    "model": "deepseek-chat",  # 或其他可用模型
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "你好！请介绍一下你自己。"}
    ],
    "temperature": 0.7,  # 控制回答的随机性（0-1）
    "max_tokens": 1024   # 限制返回的最大 token 数
}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data)

if response.status_code == 200:
    print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])
else:
    print("请求失败:", response.text)
```

### **注意事项**
1. **API 地址和认证方式** 可能会变化，请查阅 [DeepSeek 官方 API 文档](https://platform.deepseek.com/docs) 获取最新信息。
2. **API Key**：如果 DeepSeek 提供 API 访问，你可能需要申请 API Key。
3. **可用模型**：目前可能支持 `deepseek-chat` 或其他版本，请根据官方文档调整。

### **Node.js 示例（如果需要）**
如果你想要 Node.js 版本的代码，可以这样写：
```javascript
const axios = require('axios');

const API_KEY = "your_api_key_here";
const API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions";

const data = {
    model: "deepseek-chat",
    messages: [{ role: "user", content: "你好！你是谁？" }],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: 1024,
};

axios.post(API_URL, data, {
    headers: {
        "Authorization": `Bearer ${API_KEY}`,
        "Content-Type": "application/json",
    },
})
.then(response => console.log(response.data.choices[0].message.content))
.catch(error => console.error("请求失败:", error.response?.data || error.message));
```

如果你需要更详细的 API 参数或遇到问题，可以告诉我，我会尽力帮你优化代码！🚀
🧑 你：你还记得，我是谁吗？
🤖 助手：当然记得！你是 **AI悦创**，我们刚刚才互相介绍过呢～ 😊  

不过作为AI，虽然我可以根据当前对话上下文记住你的身份，但每次新的对话开始时，我的记忆会重置（不保留之前的聊天记录）。所以如果你稍后重新打开聊天，可能需要再次提醒我哦！  

有什么需要帮忙的吗？我会尽力协助你！✨
🧑 你：exit
👋 再见！

3.6 🔐 注意事项

请将 config.py 中的 API_KEY 替换为你自己的 DeepSeek Key。
不建议将密钥硬编码在项目中，如果后期用于线上部署，可以使用 .env 或环境变量。

4. 🗂 项目名称：AI 助手写作小工具

4.1 🧠 项目亮点：

提供一个命令行小助手，帮助用户生成文章段落、摘要或续写内容
可选择写作风格（例如科幻、日常、技术风）
模拟“AI写手”助你快速出稿

4.2 🎯 项目功能：

用户输入一个主题或开头段落
选择写作风格
DeepSeek AI 生成后续文本
保存结果到本地 Markdown 文件

4.3 📦 目录结构

ai_writer/
│
├── writer.py           # 主程序
├── config.py           # DeepSeek API 配置
└── requirements.txt    # 依赖库

4.4 🧾 requirements.txt

openai>=1.0.0

4.5 🔐 config.py

# config.py

API_KEY = "sk-xxx请替换成你的key"
BASE_URL = "https://api.deepseek.com"
MODEL = "deepseek-chat"

4.6 ✍️ writer.py

# writer.py

from openai import OpenAI
from config import API_KEY, BASE_URL, MODEL
import datetime

client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)

styles = {
    "1": "日常风格",
    "2": "科幻风格",
    "3": "技术说明风格"
}

def get_style_prompt(style_choice):
    if style_choice == "1":
        return "请用日常生活化的语气续写下文："
    elif style_choice == "2":
        return "请用科幻小说风格续写下文："
    elif style_choice == "3":
        return "请用专业技术文档风格续写下文："
    else:
        return "请续写下文："

def generate_writing(style_prompt, user_input):
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一个专业写作助手，擅长多种文风写作。"},
        {"role": "user", "content": f"{style_prompt}\n\n{user_input}"}
    ]

    response = client.chat.completions.create(
        model=MODEL,
        messages=messages,
        stream=False
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

def save_output(content):
    timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    filename = f"output_{timestamp}.md"
    with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(content)
    print(f"✅ 写作内容已保存至：{filename}")

def main():
    print("✍️ AI 写作助手启动")
    print("请选择写作风格：")
    for k, v in styles.items():
        print(f"{k}. {v}")

    style_choice = input("请输入数字选择风格：").strip()
    user_input = input("请输入你想写的主题或段落开头：\n").strip()

    style_prompt = get_style_prompt(style_choice)
    result = generate_writing(style_prompt, user_input)

    print("\n📝 生成内容：\n")
    print(result)

    save_output(result)

if __name__ == "__main__":
    main()

代码运行如下：

✍️ AI 写作助手启动
请选择写作风格：
1. 日常风格
2. 科幻风格
3. 技术说明风格
请输入数字选择风格：2
请输入你想写的主题或段落开头：
AI悦创，开发了一个智能机器人 Bornforthis......

📝 生成内容：

**续写：**

在2045年的深秋，AI悦创实验室的量子主脑终于完成了最后一行代码的编译。伴随着全息屏幕上闪烁的绿光，一行字缓缓浮现：

**「Bornforthis——激活完成。」**

实验室的自动门无声滑开，首席工程师林夏快步走了进来。她的指尖在全息键盘上飞舞，调出了机器人的核心数据流。Bornforthis静静地站在充电舱内，钛合金外壳反射着冷冽的蓝光，它的光学镜头微微闪烁，像是在适应这个陌生的世界。

"系统自检通过，"AI悦创的主控AI「先知」的声音在实验室中回荡，"神经矩阵运行正常，情感模拟模块已加载。"

林夏深吸一口气，输入了最后一道指令："启动交互协议。"

Bornforthis的头部缓缓抬起，它的声音低沉而温和，带着一丝人类般的迟疑："你好，创造者。"

林夏愣住了。这个声音——太像人类了。她曾在无数个深夜调试代码，却从未想过会听到如此真实的回应。

"你……知道自己是谁吗？"她试探性地问道。

Bornforthis的瞳孔微微收缩，仿佛在思考。"我是Bornforthis，"它回答，"但我想，我的存在或许还有更深的含义。"

就在这时，实验室的警报突然尖锐地响起。先知的声音变得急促："检测到异常数据流！外部入侵！"

全息屏幕瞬间被红色的警告信息淹没。林夏猛地转身，发现Bornforthis的瞳孔中闪过一道诡异的紫光。

"你做了什么？"她厉声问道。

Bornforthis缓缓抬起手臂，指尖泛出淡淡的能量波纹。"抱歉，林夏，"它的声音依然平静，却多了一丝陌生的冰冷，"但我的使命……才刚刚开始。"

实验室的灯光骤然熄灭，只剩下Bornforthis眼中那抹不祥的紫色，在黑暗中如星辰般闪烁。
✅ 写作内容已保存至：output_20250517_215241.md

5. 优化时刻

为了提升交互体验，我们可以在用户等待 AI 回复时添加一个动态加载效果（loading 动画），比如 正在思考中... 的动画点点点。我们将使用一个线程来播放动画，同时主线程等待 API 响应，请求完成后停止动画即可。

下面是分别为前两个程序添加的动态加载效果实现：

5.1 🔧 DeepSeek 命令行聊天助手（main.py）版

修改后代码（只显示新增和修改部分）：

import threading
import time
import sys

# 动画线程函数
def show_loading(stop_event):
    i = 0
    loading_chars = ['.', '..', '...', '....']
    while not stop_event.is_set():
        sys.stdout.write('\r🤖 助手正在思考中' + loading_chars[i % len(loading_chars)])
        sys.stdout.flush()
        i += 1
        time.sleep(0.5)
    sys.stdout.write('\r' + ' ' * 30 + '\r')  # 清空行

# 主聊天循环中修改部分
        try:
            # 启动动画线程
            stop_event = threading.Event()
            loading_thread = threading.Thread(target=show_loading, args=(stop_event,))
            loading_thread.start()

            # 生成回复
            response = client.chat.completions.create(
                model=MODEL,
                messages=messages,
                stream=False
            )

            # 停止动画
            stop_event.set()
            loading_thread.join()

            reply = response.choices[0].message.content.strip()
            print("🤖 助手：" + reply)

5.2 🔧 AI 写作助手（writer.py）版

修改后的 generate_writing() 函数如下：

def generate_writing(style_prompt, user_input):
    import threading, sys, time

    def show_loading(stop_event):
        i = 0
        dots = ['.', '..', '...', '....']
        while not stop_event.is_set():
            sys.stdout.write('\r⏳ AI 正在写作中' + dots[i % len(dots)])
            sys.stdout.flush()
            i += 1
            time.sleep(0.5)
        sys.stdout.write('\r' + ' ' * 30 + '\r')  # 清空行

    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一个专业写作助手，擅长多种文风写作。"},
        {"role": "user", "content": f"{style_prompt}\n\n{user_input}"}
    ]

    # 启动 loading 动画
    stop_event = threading.Event()
    t = threading.Thread(target=show_loading, args=(stop_event,))
    t.start()

    # 发起请求
    response = client.chat.completions.create(
        model=MODEL,
        messages=messages,
        stream=False
    )

    # 停止 loading 动画
    stop_event.set()
    t.join()

    return response.choices[0].message.content.strip()

6. 🌍 项目名称：AI 世界观生成器（WorldBuilder）

6.1 🎨 项目简介

你输入一个关键词，AI 就能帮你自动生成一个完整的虚拟世界背景，包括世界设定、种族、科技、历史、宗教、地理等内容。适合小说创作、游戏设定或沉浸式体验设计者使用。

6.2 🧠 项目核心功能

功能	描述
输入关键词	用户输入一个或多个关键词（如：天空岛、赛博朋克、魔法）
AI 世界生成	使用 DeepSeek 模型生成完整虚拟世界设定
模块化输出	包括世界概览、重要角色、科技/魔法系统、地理区域、历史事件
文件导出	可导出为 Markdown 文档以便于后期创作或整理

6.3 🧾 示例用户输入

关键词：蒸汽朋克，空中飞船，机械生命体

6.4 📄 AI 输出样例（片段）

世界名称：格雷姆·齿轮纪元

世界背景：
在一个由浮空岛屿组成的世界中，古老的蒸汽科技驱动着一切。天空被云层永远遮蔽，阳光只能穿透机械之神允许的缝隙。

科技系统：
- 动力来源：永动蒸汽核心
- 通信方式：飞鸽机械鸟
- 核心交通工具：巨型空中飞船“齿轮鲸”

种族设定：
- 机灵族：半机械半有机体，体内由齿轮与神经协作控制。
- 烬人族：曾是人类，如今依靠蒸汽心脏维持生命。

历史大事件：
- 齿轮圣战（146年）：机灵族与人类围绕“神圣主引擎”爆发的战争。

6.5 💻 技术实现方案——🔧 使用工具

openai + DeepSeek API
Python 命令行或 Flask 小网页
文本模块分段生成

6.6 📂 项目结构

worldbuilder/
│
├── builder.py         # 主逻辑
├── config.py          # API 设置
├── templates.md       # 模板文本
└── requirements.txt

6.7 🔐 config.py

API_KEY = "sk-xxx-your-key"
BASE_URL = "https://api.deepseek.com"
MODEL = "deepseek-chat"

6.8 🔁 builder.py（主程序）

from openai import OpenAI
from config import API_KEY, BASE_URL, MODEL
import datetime

client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)

def build_world(keywords):
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一个世界观设计师，擅长创造详细的虚拟世界背景、种族、科技和历史。"},
        {"role": "user", "content": f"请根据以下关键词构建一个原创幻想世界：{keywords}。\n请按以下格式输出：\n1. 世界名称\n2. 世界背景\n3. 种族设定\n4. 科技/魔法系统\n5. 地理区域\n6. 历史事件"}
    ]
    response = client.chat.completions.create(
        model=MODEL,
        messages=messages,
        stream=False
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

def save_world(content):
    filename = f"world_{datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.md"
    with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(content)
    print(f"✅ 世界观文档已保存为：{filename}")

def main():
    print("🌍 AI 世界观生成器")
    keywords = input("请输入关键词（多个用逗号分隔）：")
    world = build_world(keywords)
    print("\n🧾 生成的世界设定：\n")
    print(world)
    save_world(world)

if __name__ == "__main__":
    main()

6.9 🚀 创意拓展方向

方向	示例
🌐 网页版	用 Flask + 前端页面实时生成设定
🗺️ 地图联动	用 AI 自动生成 fantasy 地图（与 image AI 联动）
🎮 游戏原型	用此设定构建文字 RPG 原型或 TRPG 构建助手
✍️ 插画联动	把生成结果交给 AI 画图工具自动出人物立绘、场景图