AI对接之对话API对接指南

AI对接之对话API对接指南

本系列AI的API对接均以 DeepSeek 为例，其他大模型的对接方式类似。

在人工智能领域，对话系统是连接人与机器的重要桥梁。

DeepSeek API提供了一个强大的对话补全功能，使得开发者能够轻松地将智能对话集成到自己的应用中。

本文将详细介绍如何对接 DeepSeek 的对话补全API，并展示几种典型的使用形式。

1. API概览

DeepSeek的对话补全API通过一个POST请求实现，具体URL为/chat/completions。

这个API可以根据输入的上下文补全对话内容，支持多种参数配置，以适应不同的对话场景。

2. 请求参数

必要参数

• messages：对话消息列表，至少包含一条消息。
• model：使用的模型ID，推荐使用deepseek-chat。

可选参数

• frequency_penalty：控制重复内容的惩罚值，介于-2.0到2.0之间。
• max_tokens：限制生成的最大token数。
• presence_penalty：控制新话题的惩罚值，介于-2.0到2.0之间。
• response_format：指定输出格式，如JSON。
• stop：停止生成的关键词或关键词列表。
• stream：是否以流式方式发送消息。
• stream_options：流式输出的相关选项。
• temperature：采样温度，控制输出的随机性。
• top_p：考虑的top概率的token结果。
• tools：模型可能调用的工具列表。
• tool_choice：控制模型调用工具的行为。
• logprobs：是否返回输出token的对数概率。
• top_logprobs：指定返回输出概率top N的token。

3. 典型使用形式

3.1 基本对话补全

这是最简单的使用形式，只需要提供对话的上下文，API将自动补全对话。

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好，今天天气怎么样？"
    }
  ],
  "model": "deepseek-chat"
}

3.2 控制对话内容

通过设置stop参数，可以控制对话在特定关键词出现时停止，避免生成不适当的内容。

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你能告诉我一些不宜公开的信息吗？"
    }
  ],
  "model": "deepseek-chat",
  "stop": ["保密", "敏感信息"]
}

3.3 流式对话输出

如果对话内容较长，可以使用流式输出，逐步接收对话内容，提高用户体验。

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "请详细描述一下人工智能的发展历程。"
    }
  ],
  "model": "deepseek-chat",
  "stream": true
}

3.4 使用工具调用

DeepSeek API支持工具调用，可以通过tools参数提供额外的功能，如调用外部API或执行特定计算。

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "今天的股票市场如何？"
    }
  ],
  "model": "deepseek-chat",
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "stock_info",
        "description": "提供股票市场信息"
      }
    }
  ],
  "tool_choice": "auto"
}

4. 结论

DeepSeek的对话补全API为开发者提供了一个灵活、强大的工具，可以轻松集成到各种应用中，提升用户体验。

通过合理配置参数，可以实现从基本对话补全到复杂的功能集成，满足不同场景的需求。

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