DT走过的路

https://platform.deepseek.com 申请一个 api key

有了 api key 后，我们就可以和 deepseek 大模型进行一个交互，这里我们用 curl 命令发送一个 POST 请求 到 DeepSeek 的接口 /chat/completions

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-f5f93edf175c42ee8683691f8aacfdab" \
  -d '{
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [
          {"role": "user", "content": "你是谁？"}
        ],
        "stream": false
      }'

• -H “Content-Type: application/json” \
  • -H 指定一个 HTTP Header。
  • Content-Type: application/json 告诉服务器：请求体是 JSON 格式的数据。
• -H “Authorization: Bearer sk-f5f93edf175c42ee8683691f8aacfdab” \
  • 这是 认证信息。
  • 使用 Bearer Token 方式授权，sk-xxx 是 API 密钥。
• -d ‘{ “model”: “deepseek-chat”, “messages”: [{“role”: “user”, “content”: “你是谁？”}],”stream”: true}’
  • 请求体（Request Body），使用 -d 传递 JSON 数据。
  • “model”: “deepseek-chat”：指定使用的模型名。
  • “messages”: […]：消息对象
  • “content”: “你是谁？”：用户发出的具体问题或对话内容。

开启流式回复：

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-f5f93edf175c42ee8683691f8aacfdab" \
  -d '{
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [
          {"role": "user", "content": "你是谁？"}
        ],
        "stream": true
      }'

得到的回复如下：

data: {"id":"83e0da03-9eb4-4883-887c-14847e88a441","object":"chat.completion.chunk","created":1751767365,"model":"deepseek-chat","system_fingerprint":"fp_8802369eaa_prod0623_fp8_kvcache","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"我是一个"},"logprobs":null,"finish_reason":null}]}
​
​
...
​
​
data: {"id":"83e0da03-9eb4-4883-887c-14847e88a441","object":"chat.completion.chunk","created":1751767365,"model":"deepseek-chat","system_fingerprint":"fp_8802369eaa_prod0623_fp8_kvcache","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"吗"},"logprobs":null,"finish_reason":null}]}
​
​
data: {"id":"83e0da03-9eb4-4883-887c-14847e88a441","object":"chat.completion.chunk","created":1751767365,"model":"deepseek-chat","system_fingerprint":"fp_8802369eaa_prod0623_fp8_kvcache","choices":[{"index":0,"delta":{"content":""},"logprobs":null,"finish_reason":"stop"}],"usage":{"prompt_tokens":25,"completion_tokens":19,"total_tokens":44,"prompt_tokens_details":{"cached_tokens":0},"prompt_cache_hit_tokens":0,"prompt_cache_miss_tokens":25}}
​
data: [DONE]

目前的大模型仅仅是简单的 输入 和 输出

让模型支持上下文，只需要将之前的会话，加入到 messges 数组里面就行了，如下：

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-f5f93edf175c42ee8683691f8aacfdab" \
  -d '{
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [
          {"role": "user", "content": "你知道大象么？"},
          {"role": "assistant", "content": "大象是陆地上体型最大的哺乳动物，以其智慧、社会性和标志性的长鼻子（象鼻）而闻名。它们分为非洲象和亚洲象两个主要种类，具有高度发达的家庭结构和情感能力。"},
          {"role": "user", "content": "我们刚才聊了啥？"}
        ],
        "stream": false
      }'