关于我对接了deepseek之后部署到本地将数据存储到mysql的过程

写在前面

今天写一下使用nodejs作为服务端，vue作为客户端，mysql的数据库，对接deepseek的全过程，要实现一个很简单的效果就是，可以自由的询问，然后可以将询问的过程存储到mysql的数据库中。

文档对接

deepseek对接文档

效果图

服务端代码

• 这里避免你们看的时候费劲，所以这里不做任何封装，正常你们如果用代码，可以将连接数据、输出答案的过程封装起来。下面的代码为不封装的，仅供参考！别说我写代码不封装，最讨厌这种人。以下为nodejs代码

插件安装

npm i cors
npm i mysql2
npm i openai

var createError = require("http-errors");
var express = require("express");
var path = require("path");
var OpenAI = require("openai"); 
var cors = require("cors");const mysql = require("mysql2/promise");// 创建数据库连接池
const pool = mysql.createPool({host: "127.0.0.1", port: 3306, user: "root",password: "实际情况来!",database: "deepseek",waitForConnections: true,connectionLimit: 10,queueLimit: 0,
});
// 测试链接情况
pool.getConnection().then((connection) => {console.log("数据库连接成功");connection.release();}).catch((err) => {console.error("数据库连接失败:", err);});var app = express();
// 启用 CORS 避免本地调用出现的跨域问题
app.use(cors());
// 格式化返回数据为JSON格式
app.use(express.json());// 初始化OpenAI客户端
const openai = new OpenAI({baseURL: "https://api.deepseek.com", // 官方固定的地址apiKey: "自己的key",
});// 添加POST路由处理聊天请求
app.post("/chat", async (req, res) => {// console.log("收到请求:", req.body);// 添加这行来收集完整回答let fullAnswer = ""; try {// 引入官方文档语法const completion = await openai.chat.completions.create({messages: req.body.messages || [{ role: "system", content: "You are a helpful assistant." },],model: "deepseek-chat",stream: true,},{ responseType: "stream" });// 设置响应头res.setHeader("Content-Type", "text/event-stream");res.setHeader("Cache-Control", "no-cache");res.setHeader("Connection", "keep-alive");// 处理流式响应for await (const chunk of completion) {const content = chunk.choices[0]?.delta?.content || "";if (content) {fullAnswer += content; // 累积完整回答res.write(`data: ${JSON.stringify(chunk)}\n\n`);}}const connection = await pool.getConnection();try {console.log("准备存储到数据库:", {question: req.body.messages[0].content,answer: fullAnswer,});const [result] = await connection.execute("INSERT INTO chat_history (question, answer) VALUES (?, ?)",[req.body.messages[0].content, fullAnswer]);console.log("数据库存储结果:", result);} catch (dbError) {console.error("数据库存储错误:", dbError);} finally {connection.release();}// 添加结束标记res.write("data: [DONE]\n\n"); res.end();} catch (error) {console.error("Error:", error);if (!res.headersSent) {// 检查是否已经发送响应头res.status(500).json({ error: error.message });} else {res.write(`data: ${JSON.stringify({ error: error.message })}\n\n`);res.end();}}
});// 添加服务启动监听
const port = process.env.PORT || 3000;
app.listen(port, () => {console.log(`DeepSeek 服务已启动，监听端口: ${port}`);
});module.exports = app;

客户端代码

这里为了简单，就没有对css进行scss处理，喜欢折腾的自己改一下样式也可以

插件安装

npm i axios

<template><div class="chat-container"><div class="input-wrapper"><inputclass="ai-input"type="text"v-model="questionMsg"placeholder="请输入您的问题..."@keyup.enter="main"/><button class="ai-btn" @click="main"><span>询问</span></button></div><textareaclass="ai-area"v-model="answer"placeholder="AI 回答将显示在这里..."readonly></textarea></div>
</template><script setup>
import axios from 'axios';
import { ref } from "vue";const questionMsg = ref("");
const answer = ref("");
const loading = ref(false);async function main() {if (!questionMsg.value.trim()) return;loading.value = true;answer.value = "";try {const response = await axios({method: 'post',url: 'http://localhost:3000/chat',data: {messages: [{role: "system",content: questionMsg.value,},],model: "deepseek-chat",stream: true},headers: {'Authorization': 'Bearer 自己的key','Content-Type': 'application/json',},responseType: 'text', // 改为 text 类型});// 处理返回的文本数据const lines = response.data.split('\n').filter(line => line.trim() !== '');for (const line of lines) {if (line.startsWith('data: ')) {try {const data = JSON.parse(line.slice(6));const content = data.choices[0]?.delta?.content || '';answer.value += content;} catch (e) {console.error('Parse error:', e);}}}} catch (error) {console.error("Error:", error);answer.value = "抱歉，发生了错误，请稍后重试。";} finally {loading.value = false;}
}
</script><style>
.chat-container {max-width: 800px;margin: 40px auto;padding: 20px;border-radius: 12px;box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1);background-color: #ffffff;
}.input-wrapper {display: flex;gap: 15px;margin-bottom: 20px;
}.ai-input {flex: 1;height: 45px;padding: 0 15px;border: 2px solid #e8e8e8;border-radius: 8px;font-size: 16px;transition: all 0.3s ease;
}.ai-input:focus {outline: none;border-color: #409eff;box-shadow: 0 0 0 2px rgba(64, 158, 255, 0.1);
}.ai-btn {min-width: 100px;height: 45px;border: none;border-radius: 8px;background-color: #409eff;color: #fff;font-size: 16px;font-weight: 500;cursor: pointer;transition: all 0.3s ease;
}.ai-btn:hover {background-color: #66b1ff;transform: translateY(-1px);
}.ai-btn:active {transform: translateY(1px);
}.ai-area {width: 100%;min-height: 200px;padding: 15px;border: 2px solid #e8e8e8;border-radius: 8px;font-size: 15px;line-height: 1.6;resize: vertical;transition: all 0.3s ease;
}.ai-area:focus {outline: none;border-color: #409eff;box-shadow: 0 0 0 2px rgba(64, 158, 255, 0.1);
}
</style>

数据库设计

因为我主要是搞前端的，所以对数据库设计这块无法整的很好，后端的大佬看到就不要笑我了，这里我只是简单的演示一下整个处理的过程，所以表设计也是非常简单的。我用的数据库客户端也是DBeaver，非常简单的一个客户端。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS deepseek;
USE deepseek;CREATE TABLE IF NOT EXISTS chat_history (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,question TEXT NOT NULL,answer TEXT NOT NULL,created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

存储之后的效果

服务端拦截到的日志

总结

整体对接下来，因为我对接的是最基础的，你们可以看到这里我甚至没有做连续对话和长链接的形式对接，虽然用了stream的形式处理的，但是其实并没有达到这种效果，你们对接的时候可以看文档自己多做几步处理，今天的文章就先这样吧，感觉不错的可以关注一下哦！