深度集成DeepSeek大模型：WebSocket流式聊天实现

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。
     

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。
     

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。
     

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：
   

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：
   

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！

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