调用 DeepSeek 数据做 AI 网站
- 注册与获取密钥
- 注册账号：访问 DeepSeek 官网（https://www.deepseek.com/），点击右上角 “注册”，输入手机号，接收验证码，设置密码完成注册，之后完成实名认证。
- 获取 API 密钥：登录 DeepSeek 后台，点击右上角 “API 开放平台”，输入电话号码登录，点击 “API Keys” 创建 API Key，填写应用名称，勾选所需权限如 “文本生成” 等后提交，复制生成的 API Key 并保存。
- 选择开发技术与框架
- 确定编程语言：根据团队技术栈和项目需求，选择如 Python、Java 等编程语言。
- 挑选 Web 框架：若用 Python，可选择 Django 或 Flask 框架；若用 JavaScript，可考虑 Express 等框架。
- 配置开发环境
- 安装依赖库：如果是 Python，安装
requests库；若是 JavaScript，安装axios库。 - 初始化 API 客户端：以 Python 为例，使用
requests库进行如下操作。
- 安装依赖库：如果是 Python，安装
import requests
API_KEY = "your_api_key"
client = requests.Session()
client.headers.update({"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"})
- 设计网站界面
- 规划页面布局：确定首页、交互页面等的布局，如设置输入框、展示区域等元素的位置。
- 使用前端技术：利用 HTML 构建页面结构，CSS 进行样式设计，JavaScript 实现交互效果。
- 集成 DeepSeek API
- 构建请求：根据 DeepSeek API 文档，确定请求的 URL 和参数。如调用文本生成接口：
url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
data = {"model": "deepseek-r1", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}] }
- 发送请求与处理响应：发送 HTTP 请求并处理返回结果
response = client.post(url, json=data)
result = response.json()
if "choices" in result:
generated_text = result["choices"][0]["message"]["content"]
else:
print("请求失败")
- 测试与部署
- 功能测试：检查输入输出是否正常、API 调用是否稳定等。
- 性能测试：查看响应时间等性能指标，优化代码和服务器配置。
- 部署上线：选择合适的云服务平台如 AWS、阿里云等部署网站。
调用 ChatGPT 数据做 AI 网站
- 获取 API 访问凭证
- 注册账号：在 OpenAI 的官方网站上注册一个账户。
- 申请权限：申请 API 访问权限，获取 API 密钥，这是调用 ChatGPT API 的前提。
- 选择技术栈与开发框架
- 编程语言：选择 Python、Java 或 JavaScript 等。
- Web 框架：Python 的 Django、Flask，JavaScript 的 Express 等。
- 配置开发环境与工具
- 安装 SDK 或库：Python 使用 OpenAI 提供的 Python SDK；JavaScript 可选择相应的库或直接通过 HTTP 请求与 API 交互。
- 设置密钥管理：将 API 密钥妥善管理，可存储在环境变量或配置文件中。
- 设计与开发网站界面
- 交互设计：设计聊天窗口、输入框、对话展示区域等，提升用户体验。
- 界面实现：利用 HTML、CSS 和 JavaScript 构建界面。
- 集成 ChatGPT API
- 构造请求：按照 OpenAI 提供的 API 文档，将用户输入作为参数发送给 ChatGPT API。
- 处理响应：接收 API 返回的响应，对模型生成的文本回复进行格式化、过滤等处理。
- 对话管理：实现用户与 ChatGPT 之间的对话逻辑，维护对话上下文。
- 测试与优化上线
- 全面测试：进行功能测试确保 ChatGPT 在各种场景下正常工作，回答准确；性能监测响应时间和服务器负载。
- 优化调整：根据测试结果和用户反馈优化代码、调整参数。
- 部署发布：选择云服务平台部署网站，确保安全稳定。
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