vue 项目 接入deepseek

node版本比较低,所以没有用openAi的sdk模式,采用浏览器axios。

1、封装deepseek.js
import axios from 'axios'
class DeepSeekSDK {
  constructor () {
    // this.apiKey = 'sk-xxxx'
    this.apiKey = ''
    this.baseURL = '/deepseek'
    this.buffer = ''
    this.client = axios.create({
      baseURL: this.baseURL,
      headers: {
        'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`,
        'Content-Type': 'application/json'
      }
    })
  }
  async postData (data, filterData, source) {
    try {
      this.buffer = ''
      const response = await this.client.post('/chat/completions', data, {
        responseType: 'text', // 设置响应类型为流
        cancelToken: source.token,
        onDownloadProgress: (progressEvent) => {
          const chunk = progressEvent.currentTarget.responseText
          this.buffer += chunk
          let eventEndIndex
          while ((eventEndIndex = this.buffer.indexOf('\n\n')) >= 0) {
            const event = this.buffer.substring(0, eventEndIndex)
            this.buffer = this.buffer.substring(eventEndIndex + 2)
            const lines = event.split('\n')
            for (const line of lines) {
              if (line.startsWith('data: ')) {
                const dataStr = line.substring(6)
                try {
                  const dataJson = JSON.parse(dataStr)
                  filterData(dataJson.choices[0].delta.content || '')
                } catch (e) {
                  console.error('解析JSON失败', e)
                }
              }
            }
          }
        }
      })
      return response
    } catch (error) {
      console.error('Error posting data:', error)
      throw error
    }
  }
}
export default DeepSeekSDK

因为deepseek 采用流传输会比较快,stream 设置为 True,将会以 SSE(server-sent events)的形式以流式发送消息增量。消息流以 data: [DONE] 结尾。即使设置responseType为'stream', 浏览器的返回数据也不是如此, 看一下deepseek的解答:


axios-onDownloadProgress.jpg
2.跨域

这个比较简单,设置一下代理就完事了。因为上面我们已经封装了baseURL:'/deepseek', 所以在config中设置一下

dev: {
  proxyTable: {
      '/deepseek': {
        target: 'https://api.deepseek.com/v1',
        changeOrigin: true,
        pathRewrite: { '^/deepseek': '' }
      },
  }
}
3.运用
绑定到原型链上:
import DeepSeekSDK from '@/assets/scripts/deepseek'
const deepSeek = new DeepSeekSDK()
Vue.prototype.$deepSeek = deepSeek
页面直接调用:
// 点击按钮事件
async sendDeepSeek () {
      let data = JSON.stringify({
        'messages': [
          {
            'content': 'You are a helpful assistant',
            'role': 'system'
          },
          {
            'content': '你好',
            'role': 'user'
          },
          {
            'content': '你好,有什么帮助么?',
            'role': 'assistant'
          },
          {
            'content': this.deepseekInput,
            'role': 'user'
          }
        ],
        'model': 'deepseek-chat',
        'frequency_penalty': 0,
        'max_tokens': 2048,
        'presence_penalty': 0,
        'response_format': {
          'type': 'text'
        },
        'stop': null,
        'stream': true,
        'stream_options': {
          'include_usage': false
        },
        'temperature': 1,
        'top_p': 1,
        'tools': null,
        'tool_choice': 'none',
        'logprobs': false,
        'top_logprobs': null
      })
      this.deepseekanser = '' // deepseek 回复内容
      const source = axios.CancelToken.source()
      this.cancelToken = source
      const filterDataFuc = (content) => {
        this.deepseekanser += content
      }
      await this.$deepSeek.postData(data, filterDataFuc, source)
    },
4.效果图
deepseek效果.jpg
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 218,036评论 6 506
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,046评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 164,411评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,622评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,661评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,521评论 1 304
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,288评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,200评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,644评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,837评论 3 336
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,953评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,673评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,281评论 3 329
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,889评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,011评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,119评论 3 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,901评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容