使用Streamlit与DeepSeek API快速构建Chat应用

背景介绍

最近 deepseek 很火，其提供的 API 调用便捷性以及极具竞争力的价格（尤其是对中国用户赠送 10 元体验金），使得个人和小型企业也能轻松接入大模型服务。本文将介绍如何利用 Streamlit 框架快速搭建一个基于 DeepSeek API 的聊天机器人应用。

实现步骤

准备工作

• 确保已经注册并获取了 DeepSeek 的 API Key。
• 安装必要的 Python 库：streamlit 和 openai。

代码实现

import streamlit as st  
from openai import OpenAI  
from streamlit import secrets  
  
# 设置页面标题  
st.title("💬 DeepSeek Chatbot")  
  
# 在侧边栏添加配置选项  
with st.sidebar:  
    # 提供一个文本输入框让用户可以手动输入API Key（可选）  
    openai_api_key = st.text_input("DeepSeek API Key", key="chatbot_api_key", type="password")  
    "[获取 DeepSeek API key](https://platform.deepseek.com/api_keys)"  
    if st.button("开启新对话"):  
        if "messages" in st.session_state and len(st.session_state.messages) > 0:  
            # 保存当前对话到历史对话列表  
            if "history_conversations" not in st.session_state:  
                st.session_state.history_conversations = []  
            st.session_state.history_conversations.append(st.session_state.messages)  
            st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "欢迎使用对话机器人，你想知道什么?"}]  
  
  
    # 显示历史对话列表  
    st.subheader("历史对话")  
    if "history_conversations" in st.session_state:  
        for idx, conv in enumerate(st.session_state.history_conversations):  
            if st.button(f"对话 {idx + 1}", key=f"load_conv_{idx}"):  
                st.session_state.messages = conv  
                # st.success(f"成功加载对话 {idx + 1}")  
# 如果用户没有提供API Key，则尝试从secrets.toml文件中获取  
if not openai_api_key:  
    try:  
        openai_api_key = secrets.deepseek_api.key  
    except AttributeError:  
        pass  # 如果在secrets.toml中找不到API Key，则保持openai_api_key为空  
  
# 检查API Key是否已提供  
if not openai_api_key:  
    st.info("请添加新的API Key")  
else:  
    base_url = "https://api.deepseek.com"  
    client = OpenAI(api_key=openai_api_key, base_url=base_url)  
  
    # 初始化对话历史记录  
    if "messages" not in st.session_state:  
        st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "欢迎使用对话机器人，你想知道什么?"}]  
  
    # 显示对话历史  
    for msg in st.session_state.messages:  
        st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"])  
  
    # 获取用户输入  
    if prompt := st.chat_input():  
        st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})  
        st.chat_message("user").write(prompt)  
  
        # 调用DeepSeek API  
        response = client.chat.completions.create(  
            model="deepseek-chat",  
            messages=st.session_state.messages,  
            stream=False  
        )  
        assistant_reply = response.choices[0].message.content  
        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_reply})  
        st.chat_message("assistant").write(assistant_reply)

效果

以上代码实现了调用 API key 和构建对话界面，将密码放在了.streamlit 文件夹的 secrets.toml 里面。用户也可以在界面上输入 API key。
利用 session_state 记录历史对话，知识暂存记录，没有加入数据库，所以重新加载就会失效。

结语

通过上述步骤，我们成功创建了一个简易但功能齐全的聊天机器人应用。尽管市面上存在多种无需编程即可调用 API 的服务，如 Chatbox 或 AnythingLLM 等，但自己动手构建不仅能更好地满足个性化需求，还能加深对技术的理解。DeepSeek 凭借其性价比优势，极大地降低了 AI 应用的门槛，为个人开发者提供了广阔的创意空间。

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