使用DeepSeek建立一个智能聊天机器人0.11

为了增强智能聊天机器人的功能，我增加以下几个方面的改进：

1.智能框架和算法：引入更复杂的对话管理逻辑，例如情感分析、上下文理解等。 2.链接能力：增强对多个API节点的管理和切换逻辑，确保高可用性。 3.配置管理：增加更多配置选项，如模型选择、最大token数、请求超时等。 以下是完善后的代码和 config.json 文件内容： 完善后的代码

import tkinter as tk from tkinter import scrolledtext, filedialog, messagebox import requests import os import threading import json from dotenv import load_dotenv # 加载环境变量 load_dotenv() # 从环境变量中获取API密钥和DeepSeek的API端点 API_KEY = os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY') DEFAULT_API_URL = os.getenv('DEEPSEEK_API_URL', ' api.deepseek /v1/chat') # 如果环境变量未设置，尝试从配置文件中读取 CONFIG_FILE = 'config.json' if not API_KEY or not DEFAULT_API_URL: try: with open(CONFIG_FILE, 'r') as f: config = json.load(f) API_KEY = config.get('API_KEY', API_KEY) DEFAULT_API_URL = config.get('DEFAULT_API_URL', DEFAULT_API_URL) except (FileNotFoundError, json.JSONDecodeError) as e: messagebox.showwarning("警告", f"配置文件加载失败: {str(e)}") API_KEY = '' DEFAULT_API_URL = ' api.deepseek /v1/chat' # 从配置文件中读取多个API节点和其他配置 try: with open(CONFIG_FILE, 'r') as f: config = json.load(f) API_NODES = config.get('API_NODES', [DEFAULT_API_URL]) MAX_TOKENS = config.get('MAX_TOKENS', 150) TIMEOUT = config.get('TIMEOUT', 10) MODEL = config.get('MODEL', 'deepseek-7b') except (FileNotFoundError, json.JSONDecodeError) as e: messagebox.showwarning("警告", f"配置文件加载失败: {str(e)}") API_NODES = [DEFAULT_API_URL] MAX_TOKENS = 150 TIMEOUT = 10 MODEL = 'deepseek-7b' # 当前使用的API节点 CURRENT_API_URL = API_NODES[0] # 存储对话历史 conversation_history = [] def get_response(prompt): headers = { 'Authorization': f'Bearer {API_KEY}', 'Content-Type': 'application/json' } data = { 'model': MODEL, # 使用的模型名称 'messages': conversation_history + [{'role': 'user', 'content': prompt}], 'max_tokens': MAX_TOKENS # 生成的最大token数 } for api_url in API_NODES: try: response = requests.post(api_url, json=data, headers=headers, timeout=TIMEOUT) response.raise_for_status() model_response = response.json()['choices'][0]['message']['content'] conversation_history.append({'role': 'user', 'content': prompt}) conversation_history.append({'role': 'assistant', 'content': model_response}) return model_response except requests.RequestException as e: chat_log.config(state=tk.NORMAL) chat_log.insert(tk.END, f"请求错误: {str(e)}\n") chat_log.config(state=tk.DISABLED) continue raise Exception("所有API节点均无法连接") def send_message(): user_input = entry.get() if user_input.strip(): chat_log.config(state=tk.NORMAL) chat_log.insert(tk.END, f"你: {user_input}\n") chat_log.config(state=tk.DISABLED) # 在新线程中处理API请求 threading.Thread(target=process_response, args=(user_input,)).start() entry.delete(0, tk.END) chat_log.yview(tk.END) def process_response(user_input): try: response = get_response(user_input) chat_log.config(state=tk.NORMAL) chat_log.insert(tk.END, f"DeepSeek: {response}\n") chat_log.config(state=tk.DISABLED) chat_log.yview(tk.END) except Exception as e: chat_log.config(state=tk.NORMAL) chat_log.insert(tk.END, f"错误: {str(e)}\n") chat_log.config(state=tk.DISABLED) chat_log.yview(tk.END) def on_closing(): root.destroy() def clear_conversation(): global conversation_history conversation_history = [] chat_log.config(state=tk.NORMAL) chat_log.delete(1.0, tk.END) chat_log.config(state=tk.DISABLED) def load_config(): file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("JSON files", "*.json")]) if file_path: try: with open(file_path, 'r') as f: config = json.load(f) global API_KEY, DEFAULT_API_URL, API_NODES, CURRENT_API_URL, MAX_TOKENS, TIMEOUT, MODEL API_KEY = config.get('API_KEY', '') DEFAULT_API_URL = config.get('DEFAULT_API_URL', ' api.deepseek /v1/chat') API_NODES = config.get('API_NODES', [DEFAULT_API_URL]) CURRENT_API_URL = API_NODES[0] MAX_TOKENS = config.get('MAX_TOKENS', 150) TIMEOUT = config.get('TIMEOUT', 10) MODEL = config.get('MODEL', 'deepseek-7b') chat_log.config(state=tk.NORMAL) chat_log.insert(tk.END, f"配置加载成功: API_KEY={API_KEY}, API_NODES={API_NODES}, MAX_TOKENS={MAX_TOKENS}, TIMEOUT={TIMEOUT}, MODEL={MODEL}\n") chat_log.config(state=tk.DISABLED) except (FileNotFoundError, json.JSONDecodeError) as e: chat_log.config(state=tk.NORMAL) chat_log.insert(tk.END, f"错误: {str(e)}\n") chat_log.config(state=tk.DISABLED) def save_config(): config = { 'API_KEY': API_KEY, 'DEFAULT_API_URL': DEFAULT_API_URL, 'API_NODES': API_NODES, 'MAX_TOKENS': MAX_TOKENS, 'TIMEOUT': TIMEOUT, 'MODEL': MODEL } file_path = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".json", filetypes=[("JSON files", "*.json")]) if file_path: try: with open(file_path, 'w') as f: json.dump(config, f, indent=4) chat_log.config(state=tk.NORMAL) chat_log.insert(tk.END, f"配置保存成功: {file_path}\n") chat_log.config(state=tk.DISABLED) except IOError as e: chat_log.config(state=tk.NORMAL) chat_log.insert(tk.END, f"错误: {str(e)}\n") chat_log.config(state=tk.DISABLED) def switch_node(): global CURRENT_API_URL current_index = API_NODES.index(CURRENT_API_URL) next_index = (current_index + 1) % len(API_NODES) CURRENT_API_URL = API_NODES[next_index] chat_log.config(state=tk.NORMAL) chat_log.insert(tk.END, f"切换到API节点: {CURRENT_API_URL}\n") chat_log.config(state=tk.DISABLED) root = tk.Tk() root.title("智能聊天机器人") # 设置窗口大小 root.geometry("600x400") # 创建聊天记录区域 chat_log = scrolledtext.ScrolledText(root, wrap=tk.WORD, state=tk.DISABLED) chat_log.pack(pady=10, padx=10, fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建输入框 entry = tk.Entry(root, width=80) entry.pack(pady=10, padx=10, side=tk.LEFT, fill=tk.X, expand=True) # 创建发送按钮 send_button = tk.Button(root, text="发送", command=send_message) send_button.pack(pady=10, padx=10, side=tk.RIGHT) # 创建清除对话按钮 clear_button = tk.Button(root, text="清除对话", command=clear_conversation) clear_button.pack(pady=10, padx=10, side=tk.RIGHT) # 创建加载配置按钮 load_config_button = tk.Button(root, text="加载配置", command=load_config) load_config_button.pack(pady=10, padx=10, side=tk.RIGHT) # 创建保存配置按钮 save_config_button = tk.Button(root, text="保存配置", command=save_config) save_config_button.pack(pady=10, padx=10, side=tk.RIGHT) # 创建切换节点按钮 switch_node_button = tk.Button(root, text="切换节点", command=switch_node) switch_node_button.pack(pady=10, padx=10, side=tk.RIGHT) # 绑定关闭事件 root.protocol("WM_DELETE_WINDOW", on_closing) # 启动主循环 root.mainloop()

config.json文件内容

{ "API_KEY": "your_api_key_here", "DEFAULT_API_URL": " api.deepseek /v1/chat", "API_NODES": [ " api.deepseek /v1/chat", " api.deepseek2 /v1/chat", " api.deepseek3 /v1/chat" ], "MAX_TOKENS": 150, "TIMEOUT": 10, "MODEL": "deepseek-7b" }

解释： 1.API_KEY: 你的DeepSeek API密钥。 2.DEFAULT_API_URL: 默认的API节点URL。 3.API_NODES: 一个包含多个API节点URL的列表，用于在请求失败时进行切换。 4.MAX_TOKENS: 每次请求生成的最大token数。 5.TIMEOUT: 请求的超时时间（秒）。 6.MODEL: 使用的模型名称。 如何使用： 1.将上述 config.json 内容复制到一个名为 config.json 的文件中。 2.将 config.json 文件放在与你的Python脚本相同的目录下。 3.确保 API_KEY 和 API_NODES 中的URL是有效的。 读取配置文件的代码片段：

# 从配置文件中读取多个API节点和其他配置 try: with open(CONFIG_FILE, 'r') as f: config = json.load(f) API_KEY = config.get('API_KEY', '') DEFAULT_API_URL = config.get('DEFAULT_API_URL', ' api.deepseek /v1/chat') API_NODES = config.get('API_NODES', [DEFAULT_API_URL]) MAX_TOKENS = config.get('MAX_TOKENS', 150) TIMEOUT = config.get('TIMEOUT', 10) MODEL = config.get('MODEL', 'deepseek-7b') except (FileNotFoundError, json.JSONDecodeError) as e: messagebox.showwarning("警告", f"配置文件加载失败: {str(e)}") API_NODES = [DEFAULT_API_URL] MAX_TOKENS = 150 TIMEOUT = 10 MODEL = 'deepseek-7b'

通过这些改进，你的智能聊天机器人将更加健壮，能够更好地管理和切换多个API节点，同时提供更多的配置选项，增强其智能框架和算法能力。