golang调用deepseekr1

1.官方文档

2.请求看一下

因为deepseek官方API的deepssek-r1响应太慢，于是用了腾讯的API来测试

func main() {
	cfg := config.Config{
		BaseURL:    "https://api.lkeap.cloud.tencent.com",
		APIKey:     "API-KEY",
		HTTPClient: &http.Client{},
	}
	// 初始化deepseek
	d := deepseek.NewDeepSeek(cfg)
	// 封装请求体
	body := model.Request{
		Model:    "deepseek-r1",
		Messages: []model.Message{{Role: "system", Content: "You are a helpful assistant."}, {Role: "user", Content: "你是谁"}},
	}
	// 同步调用
	chat, err := d.Chat(context.Background(), body)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(chat.Content)
	// 流式调用
	//stream, _ := d.Stream(context.Background(), body)
	//console.ConsoleContent(stream)
}

响应的格式

{"id":"ab6e60c5df865a38a","object":"chat.completion","created":1739782294,"model":"deepseek-r1","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"\n\n您好！我是DeepSeek-R1，一个由深度求索公司开发的智能学，代码和逻辑推理等理工类问题。我会保持诚实，如果不知道答案会明确告知，并始终聚焦于提供最有帮助的信息。","reasoning_content":"\n嗯，用户问我是谁，我需要用中文回答。首先，我要明确自己的身份，是DeepSeek-R1，一个由深度求索公司开发，可能无法提供最新信息。同时，要避免使用复杂术语，保持口语化，让回答更自然。可能用户刚接触我，所以需要简洁明了，不需要太长的解释。还要注意语气友好，表现出愿意帮助的态度。有没有遗漏什么？比如是否需要提到公司背景或者隐私政策？不过ens":230,"total_tokens":246}}

发现跟deepseek-chat的响应只是多路一个reasoning_content，在响应上面加上就可以了

type Response struct {
	Content          string `json:"content"`
	ReasoningContent string `json:"reasoning_content"` // 思考回答
}

3.改造后的整个访问流程

1. 调用流式请求
   stream, _ := d.Stream(context.Background(), body)
2. 发起流式请求
   func (d *DeepSeek) Stream(ctx context.Context, request model.Request) (<-chan model.Response, error) {
	return http_parse.HandleStreaming(ctx, request, &d.Cfg)
}
3. 响应处理
	func HandleStreaming(ctx context.Context, req model.Request, c *config.Config) (<-chan model.Response, error) {
	ch := make(chan model.Response)
	go func() {
		defer close(ch)
		// 发起流式请求
		resp, err := DoRequest(ctx, req, true, c)
		if err != nil {
			ch <- model.Response{Content: "request error!"}
			return
		}
		defer resp.Body.Close()

		scanner := bufio.NewScanner(resp.Body)
		for scanner.Scan() {
			select {
			case <-ctx.Done():
				ch <- model.Response{Content: "ctx done!"}
				return
			default:
				// 解析事件流
				event := ParseEvent(scanner.Bytes())
				if event != nil {
					ch <- *event
				}
			}
		}
	}()

	return ch, nil
}

4. 打印结果
	func Content(ch <-chan model.Response) {
	for chunk := range ch {
		if chunk.ReasoningContent != "" {
			fmt.Printf(chunk.ReasoningContent)
			continue
		}
		// 打印回答
		fmt.Printf(chunk.Content)
	}
}

4.代码地址

https://gitee.com/li-zhuoxuan/go_ai