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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