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如何調用 DeepSeek 的自然語言處理 API 接口並集成到在線客服系統

我在業餘時間開發了一款自己的獨立產品:升訊威在線客服與營銷系統。陸陸續續開發了幾年,從一開始的偶有用户嘗試,到如今線上環境和私有化部署均有了越來越多的穩定用户。

隨時近來 AI 大模型的火熱,越來越多的客户,問到過能否把客服系統接入 DeepSeek,或者其它大語言模型。

説幹就幹,看看實現效果吧:

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本文將提供一個詳細的示例,展示如何調用 DeepSeek 的自然語言處理 API 接口。我們將以情感分析為例,演示如何發送請求、處理響應以及處理可能的錯誤。

如何調用 DeepSeek 接口

1. 準備工作

在開始之前,請確保完成以下步驟:

  1. 註冊 DeepSeek 賬户:訪問 DeepSeek 官網 並註冊一個賬户。
  2. 獲取 API 密鑰:登錄後,進入“開發者中心”或“API 管理”頁面,創建一個新的 API 密鑰。
  3. 安裝必要的庫:我們將使用 Python 的 requests 庫來發送 HTTP 請求。如果尚未安裝,可以通過以下命令安裝:

    pip install requests

2. 情感分析 API 示例

DeepSeek 的情感分析 API 可以分析一段文本的情感傾向(如正面、負面或中性)。以下是一個完整的示例代碼,包含詳細的註釋和錯誤處理。

2.1 示例代碼

import requests
import json

# DeepSeek 情感分析 API 端點
url = "https://api.deepseek.com/v1/sentiment-analysis"

# 替換為你的 API 密鑰
API_KEY = "YOUR_API_KEY"

# 請求頭,包含 API 密鑰和內容類型
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# 請求體,包含待分析的文本
data = {
    "text": "DeepSeek 的 API 非常易於使用,文檔也很清晰!",
    "language": "zh"  # 可選參數,指定文本語言
}

try:
    # 發送 POST 請求
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

    # 檢查響應狀態碼
    if response.status_code == 200:
        # 解析 JSON 響應
        result = response.json()
        print("情感分析結果:")
        print(f"文本: {result.get('text')}")
        print(f"情感傾向: {result.get('sentiment')}")
        print(f"置信度: {result.get('confidence')}")
    else:
        # 處理錯誤響應
        print(f"請求失敗,狀態碼: {response.status_code}")
        print(f"錯誤信息: {response.text}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    # 處理網絡請求異常
    print(f"網絡請求失敗: {e}")
except json.JSONDecodeError as e:
    # 處理 JSON 解析異常
    print(f"JSON 解析失敗: {e}")
except Exception as e:
    # 處理其他異常
    print(f"發生未知錯誤: {e}")

2.2 代碼説明

  1. API 端點

    • url 是 DeepSeek 情感分析 API 的端點地址。
    • 如果需要調用其他 API(如文本分類、實體識別等),請參考 DeepSeek API 文檔 修改端點地址。
  2. 請求頭

    • Authorization 字段包含 API 密鑰,用於身份驗證。
    • Content-Type 字段指定請求體的格式為 JSON。
  3. 請求體

    • text 是待分析的文本。
    • language 是可選參數,用於指定文本的語言(如 zh 表示中文,en 表示英文)。
  4. 錯誤處理

    • 檢查 HTTP 狀態碼是否為 200,表示請求成功。
    • 如果狀態碼不是 200,輸出錯誤信息。
    • 捕獲網絡請求異常、JSON 解析異常和其他未知異常。
  5. 響應解析

    • 成功響應是一個 JSON 對象,包含以下字段:

      • text:原始文本。
      • sentiment:情感傾向(如 positivenegativeneutral)。
      • confidence:置信度(0 到 1 之間的浮點數,表示結果的可靠性)。

2.3 示例輸出

如果請求成功,代碼將輸出類似以下內容:

情感分析結果:
文本: DeepSeek 的 API 非常易於使用,文檔也很清晰!
情感傾向: positive
置信度: 0.95

如果請求失敗,代碼將輸出錯誤信息,例如:

請求失敗,狀態碼: 401
錯誤信息: {"error": "Unauthorized", "message": "Invalid API key"}

3. 擴展功能

DeepSeek 提供了多種自然語言處理功能,以下是一些常見的 API 接口及其用途:

  1. 文本分類

    • 用途:將文本分類到預定義的類別中。
    • 示例:新聞分類、垃圾郵件檢測。
  2. 實體識別

    • 用途:識別文本中的人名、地名、組織名等實體。
    • 示例:從文本中提取關鍵信息。
  3. 關鍵詞提取

    • 用途:從文本中提取重要的關鍵詞。
    • 示例:生成文本摘要。
  4. 語言檢測

    • 用途:檢測文本的語言。
    • 示例:多語言內容處理。

4. 最佳實踐

  1. 緩存結果

    • 對於重複的請求,可以將結果緩存到本地,以減少 API 調用次數。
  2. 限制請求頻率

    • 避免頻繁調用 API,以免觸發速率限制。
  3. 處理大文本

    • 如果文本過長,可以將其分塊處理,或使用 DeepSeek 提供的分塊處理功能。
  4. 監控 API 使用情況

    • 定期檢查 API 使用情況,確保未超出配額。

如何將 DeepSeek 與客服系統集成

其實,我們只需要將 API key 填寫到客服系統 Web 管理後台 AI 設置 中的 DeepSeek 參數設置即可。因為客服系統後台已經完成了相關的接口調用開發。

簡介下這個 .net 開發的小系統

https://kf.shengxunwei.com/

升訊威在線客服與營銷系統是一款客服軟件,但更重要的是一款營銷利器。

  • 可以追蹤正在訪問網站或使用 APP 的所有訪客,收集他們的瀏覽情況,使客服能夠主動出擊,施展話術,促進成單。
  • 可嵌入網站、手機 APP、公眾號、或者通過 URL 地址直接聯繫客服。
  • 支持訪客信息互通,可傳輸訪客標識、名稱和其它任意信息到客服系統,與您的業務系統對接。
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官圖_訪客.jpg

官圖_客服端.png

希望能夠打造: 開放、開源、共享。努力打造 .net 社區的一款優秀開源產品。

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