基于DeepSeek的CATIA智能对话助手（支持云端/本地双模式）

已于 2025-03-18 11:07:37 修改
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文章标签： DeepSeek CATIA二次开发
于 2025-03-17 22:43:50 首次发布
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基于DeepSeek的CATIA智能对话助手（支持云端/本地双模式）

🔥【工业软件黑科技】基于DeepSeek的CATIA智能对话助手 - 让AI赋能CAD设计！💡

🌟 项目亮点

✅ 双模式接入：同时支持阿里云DeepSeek-R1 API与LMstudio本地部署蒸馏模型
✅ 工业场景深度适配：基于CATIA V5的CAA二次开发，无缝集成设计环境
✅ 对话记忆管理：完整的多轮对话生命周期管理解决方案
✅ 企业级安全：本地化部署选项保障核心数据安全

核心功能

🚀 智能对话引擎

  • 云端模式：通过DashScope API接入最新阿里云DeepSeek模型
  • 本地模式：基于LMstudio部署轻量化模型

📚 对话管理系统

  1. 历史对话存档（支持自定义存储路径）
  2. 会话状态一键重置
  3. 历史记录可视化检索
  4. 上下文智能续写

一、快速部署指南

本系统支持接入阿里云提供的DeepSeek R1接口及LMstudio本地部署的蒸馏版DeepSeek。
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环境配置（Windows）

阿里云提供的api-key需设置到电脑的环境变量里：

  1. 在Windows系统桌面中按Win+Q键，在搜索框中搜索编辑系统环境变量，单击打开系统属性界面。
  2. 在系统属性窗口，单击环境变量，然后在系统变量区域下单击新建，变量名填入DASHSCOPE_API_KEY，变量值填入您的DashScope API Key。

本地LMstudio加载的模型服务开启方法：

  1. 先下载模型到本地后进行加载。
  2. 加载成功后开启服务接口提供对外服务。

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二、系统开发环境⚡

技术栈

  • 基础框架：CATIA CAA RADE R21
  • 开发工具：VS2008 + CATIA V5 R21 SDK

三、系统功能展示 📸

多轮对话功能：

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保存对话历史：

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

清空对话历史：

点击确定后对话框记录清除

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查看并加载历史对话记录：

首先选择历史文件，点击确定后历史对话将展示在对话框，并且能继续对话

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针对加载后的对话记录，可以继续进行对话

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四、结语

感兴趣的小伙伴也可以在代码的基础上去开发其他功能。

我已将所有代码打包好，感兴趣的小伙伴可以喜欢支持一下 ，创作不易，感谢支持！！！
在这里插入图片描述

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<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何将DeepSeek API集成到CATIA中的问题。首先，我得先理解用户的具体需求。用户可能希望在CATIA中使用DeepSeek API的功能，比如自然语言处理或数据分析，来增强CATIA的设计或自动化流程。 首先，我应该考虑DeepSeek API的文档。用户需要查看API的具体功能、调用方式以及支持的编程语言。通常API会有RESTful接口或SDK，所以用户可能需要通过HTTP请求来调用。但CATIA主要使用VBA或C++进行二次开发，所以需要确认DeepSeek API是否有对应的库或接口支持这些语言。 接下来，CATIA的二次开发环境。CATIA支持VBA和Automation API，以及CAA C++框架。用户需要在CATIA中编写宏或插件，可能需要通过COM接口或其他方式与外部API交互。例如，在VBA中可以使用XMLHTTP对象发送HTTP请求到DeepSeek API，然后处理返回的数据。 然后，授权和认证是关键。用户需要获取API密钥，并在请求头中添加，确保每次调用都经过验证。这需要在代码中安全地存储和处理密钥，避免泄露。 关于集成步骤，可能需要分阶段：首先在CATIA中创建宏或插件项目，然后编写调用DeepSeek API的代码，处理响应，最后将结果应用到CATIA模型中。例如，用户可能想通过自然语言指令生成设计参数，或者分析模型数据。 测试和调试部分，用户需要确保API调用稳定，处理网络错误和超时情况。此外，错误处理机制也很重要，比如捕获异常并给出提示。 最后，用户可能需要示例代码。比如用VBA发送POST请求到DeepSeek API，解析JSON响应，并更新CATIA模型的参数。同时，要注意CATIA和DeepSeek API之间的数据格式兼容性，可能需要转换数据格式。 可能遇到的问题包括网络连接问题、API速率限制、数据解析错误，以及CATIA的安全设置阻止外部调用。用户需要逐一排查，并参考双方文档解决。 总结，步骤大致是：查阅文档、选择开发语言、处理认证、编写集成代码、测试调试。同时，用户应利用DeepSeek和CATIA的开发者资源，寻找现有的集成案例或社区支持。</think>### DeepSeek API与CATIA集成方法 #### 1. 技术准备阶段 **a. 开发环境配置** - 确认CATIA支持的语言：CATIA V5支持VBA、VB.NET、C++(通过CAA框架)，CATIA V6支持JAVA[^1] - 安装DeepSeek API SDK：根据开发语言选择对应工具包 $$ \text{开发环境} = \begin{cases} \text{VBA:} & \text{Office组件 + CATIA宏编辑器} \\ \text{C++:} & \text{CAA RADE开发环境} \\ \text{Python:} & \text{pycatia库 + COM接口} \end{cases} $$ **b. 认证配置** - 在代码中添加API密钥认证： ```vbnet ' VBA示例 Set http = CreateObject("MSXML2.ServerXMLHTTP") http.Open "POST", "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions", False http.setRequestHeader "Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY" ``` #### 2. 核心集成方式 **a. 数据流架构** ``` [CATIA模型] <--> [适配层] <--> [DeepSeek API] (JSON/XML转换) ``` **b. 典型应用场景** 1. 参数化设计辅助：通过自然语言生成设计参数 2. 设计验证：自动检查模型合规性 3. 文档生成：自动创建技术文档 #### 3. Python集成示例 ```python import win32com.client import requests # 连接CATIA catia = win32com.client.Dispatch("CATIA.Application") def get_design_suggestion(prompt): headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"} response = requests.post( "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions", json={"model": "deepseek-1.3", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]}, headers=headers ) return response.json()['choices'][0]['message']['content'] # 获取当前零件参数 part = catia.ActiveDocument.Part length = part.Parameters.Item("Length").Value # 通过API获取优化建议 suggestion = get_design_suggestion(f"当前零件长度{length}mm，请给出优化建议") print(f"AI建议：{suggestion}") ``` #### 4. 安全注意事项 - API调用频率限制：建议实现令牌桶算法控制请求速率 $$ R(t) = \frac{N}{T} \cdot (1 - e^{-t/\tau}) $$ 其中$N$为最大请求数，$T$为时间窗口，$\tau$为时间常数 - 敏感数据处理：对传输的设计数据使用AES加密 $$ C = E(K, P) = (P \oplus K) \bowtie S-box $$
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