基于DeepSeek+Vue3的AI对话聊天系统开发实战

1. 项目概述

1.1 项目背景

随着人工智能技术的快速发展，AI对话系统在各个领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何基于DeepSeek和Vue3开发一个AI对话聊天系统，实现智能问答、多轮对话、上下文理解等功能。

1.2 项目目标

• 实现一个基于DeepSeek的AI对话聊天系统。
• 支持多轮对话和上下文理解。
• 提供友好的用户界面和交互体验。
• 实现前后端分离架构，便于扩展和维护。

1.3 项目功能

• 用户注册与登录
• 实时对话功能
• 对话历史记录
• 上下文理解与多轮对话
• 对话内容导出与分享

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2. 技术选型与架构设计

2.1 技术选型

1. 前端

   • Vue3：前端框架，提供响应式数据绑定和组件化开发。
   • Pinia：状态管理库，替代Vuex，提供更简洁的API。
   • Axios：HTTP客户端，用于与后端API进行数据交互。
   • Element Plus：UI组件库，提供丰富的组件和样式。

2. 后端

   • Django：后端框架，提供ORM、路由管理、模板引擎等功能。
   • Django REST Framework (DRF)：用于构建RESTful API。
   • DeepSeek API：提供AI对话能力。

3. 数据库

   • PostgreSQL：关系型数据库，用于存储用户信息和对话记录。

4. 部署

   • Docker：容器化技术，简化部署流程。
   • Nginx：反向代理服务器，处理静态文件请求和负载均衡。
   • Gunicorn：WSGI服务器，用于部署Django应用。

3. 开发环境准备

3.1 前端环境

1. 安装Node.js和npm

   # 检查Node.js版本
   node -v  # 要求16+
   npm -v   # 要求7+
   

2. 创建Vue3项目

   npm init vue@latest ai-chat-frontend
   cd ai-chat-frontend
   npm install
   

3. 安装必要依赖

   npm install axios vue-router@4 pinia element-plus
   

3.2 后端环境

1. 安装Python和虚拟环境

   # 检查Python版本
   python --version  # 要求3.8+
   
   # 创建虚拟环境
   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/Mac
   venv\Scripts\activate    # Windows
   

2. 安装Django和DRF

   pip install django djangorestframework django-cors-headers
   

3. 创建Django项目

   django-admin startproject ai_chat_backend
   cd ai_chat_backend
   python manage.py startapp chat
   

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4. DeepSeek API集成

4.1 获取API密钥

1. 注册DeepSeek账号并获取API密钥。
2. 将API密钥存储在环境变量中，确保安全性。

4.2 创建API服务

1. 在Django项目中创建API服务，用于与DeepSeek API进行交互。
2. 使用requests库发送HTTP请求。

# chat/services.py
import os
import requests

DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat"
DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")

def send_message_to_deepseek(message, context=None):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "message": message,
        "context": context or []
    }
    response = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, headers=headers, json=data)
    return response.json()

4.3 创建API视图

1. 在Django中创建API视图，处理前端请求并调用DeepSeek API。

# chat/views.py
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from rest_framework import status
from .services import send_message_to_deepseek

class ChatView(APIView):
    def post(self, request):
        message = request.data.get("message")
        context = request.data.get("context", [])
        response = send_message_to_deepseek(message, context)
        return Response(response, status=status.HTTP_200_OK)

2. 配置API路由

# chat/urls.py
from django.urls import path
from .views import ChatView

urlpatterns = [
    path("chat/", ChatView.as_view(), name="chat"),
]

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5. 前端页面开发

5.1 创建聊天组件

1. 创建聊天组件，实现消息展示和输入功能。

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6. 前后端交互实现

6.1 配置Axios

1. 创建Axios实例，配置请求拦截器和响应拦截器。

// src/utils/http.js
import axios from 'axios'

const instance = axios.create({
  baseURL: '/api',
  timeout: 5000,
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json'
  }
})

export default instance

6.2 使用Pinia管理状态

1. 创建Pinia Store，管理聊天记录和用户状态。

// stores/chatStore.js
import { defineStore } from 'pinia'
import http from '@/utils/http'

export const useChatStore = defineStore('chat', {
  state: () => ({
    messages: []
  }),
  actions: {
    async sendMessage(message) {
      try {
        const response = await http.post('/chat/', { message })
        this.messages.push({ role: 'user', content: message })
        this.messages.push({ role: 'assistant', content: response.data.message })
      } catch (error) {
        console.error('发送消息失败:', error)
      }
    }
  }
})

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7. 功能扩展与优化

7.1 多轮对话

1. 在每次请求中传递上下文信息，实现多轮对话。

const sendMessage = async () => {
  if (!inputMessage.value.trim()) return

  const userMessage = { role: 'user', content: inputMessage.value }
  messages.value.push(userMessage)

  try {
    const response = await axios.post('/api/chat/', {
      message: inputMessage.value,
      context: messages.value
    })
    const aiMessage = { role: 'assistant', content: response.data.message }
    messages.value.push(aiMessage)
  } catch (error) {
    console.error('发送消息失败:', error)
  }

  inputMessage.value = ''
}

7.2 对话历史记录

1. 在数据库中存储对话记录，支持历史记录查看。

# chat/models.py
from django.db import models
from django.contrib.auth.models import User

class Conversation(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

class Message(models.Model):
    conversation = models.ForeignKey(Conversation, on_delete=models.CASCADE)
    role = models.CharField(max_length=10)
    content = models.TextField()
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

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8. 项目部署与上线

8.1 使用Docker部署

1. 创建Dockerfile和docker-compose.yml文件。

# Dockerfile
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["gunicorn", "ai_chat_backend.wsgi:application", "--bind", "0.0.0.0:8000"]

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - .:/app
    environment:
      - DEEPSEEK_API_KEY=${DEEPSEEK_API_KEY}

2. 启动Docker容器

docker-compose up -d

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9. 总结与展望

9.1 项目总结

通过本项目，我们实现了一个基于DeepSeek和Vue3的AI对话聊天系统，涵盖了前后端开发、API集成、状态管理、部署上线等全流程。

9.2 未来展望

1. 支持更多AI模型和功能。
2. 实现语音输入和输出功能。
3. 集成第三方服务（如微信、Slack）。
4. 优化性能和用户体验。