引言

DeepSeek 是一个强大的 AI 模型服务平台，本文将详细介绍如何使用 Go 语言调用 DeepSeek API，实现流式输出和对话功能。
Deepseek的api因为被功击已不能用，本文以 DeepSeek：https://cloud.siliconflow.cn/i/vnCCfVaQ 为例子进行讲解。

1. 环境准备

首先，我们需要准备以下内容：

• Go 语言环境
• DeepSeek API 访问权限
• 开发工具（如 VS Code）

2. 基础代码实现

2.1 创建项目结构

mkdir deepseek-go
cd deepseek-go
go mod init deepseek-go

2.2 核心代码实现

package mainimport ("bufio""encoding/json""fmt""net/http""os""strings""time"
)// 定义响应结构
type ChatResponse struct {Choices []struct {Delta struct {Content string `json:"content"`} `json:"delta"`} `json:"choices"`
}func main() {// 创建输出文件file, err := os.OpenFile("conversation.txt", os.O_APPEND|os.O_CREATE|os.O_WRONLY, 0644)if err != nil {fmt.Printf("Error opening file: %v\n", err)return}defer file.Close()// API 配置url := "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"for {// 获取用户输入fmt.Print("\n请输入您的问题 (输入 q 退出): ")reader := bufio.NewReader(os.Stdin)question, _ := reader.ReadString('\n')question = strings.TrimSpace(question)if question == "q" {break}// 记录对话时间timestamp := time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05")file.WriteString(fmt.Sprintf("\n[%s] Question:\n%s\n\n", timestamp, question))// 构建请求体payload := fmt.Sprintf(`{"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3","messages": [{"role": "user","content": "%s"}],"stream": true,"max_tokens": 2048,"temperature": 0.7}`, question)// 发送请求req, _ := http.NewRequest("POST", url, strings.NewReader(payload))req.Header.Add("Content-Type", "application/json")req.Header.Add("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY")  // 替换为你的 API Key// 获取响应res, _ := http.DefaultClient.Do(req)defer res.Body.Close()// 处理流式响应scanner := bufio.NewReader(res.Body)for {line, err := scanner.ReadString('\n')if err != nil {break}line = strings.TrimSpace(line)if line == "" || line == "data: [DONE]" {continue}if strings.HasPrefix(line, "data: ") {line = strings.TrimPrefix(line, "data: ")}var response ChatResponseif err := json.Unmarshal([]byte(line), &response); err != nil {continue}if len(response.Choices) > 0 {content := response.Choices[0].Delta.Contentif content != "" {fmt.Print(content)file.WriteString(content)}}}}
}

3. 主要特性说明

3.1 流式输出

DeepSeek API 支持流式输出（Stream），通过设置 "stream": true，我们可以实现实时显示 AI 回复的效果。这带来了更好的用户体验：

• 即时看到响应内容
• 减少等待时间
• 更自然的对话体验

3.2 参数配置

{"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3","messages": [...],"stream": true,"max_tokens": 2048,"temperature": 0.7,"top_p": 0.7,"top_k": 50,"frequency_penalty": 0.5
}

参数说明：

• model: 选择使用的模型
• max_tokens: 最大输出长度
• temperature: 温度参数，控制输出的随机性
• top_p, top_k: 控制采样策略
• frequency_penalty: 控制重复度

3.3 对话记录

程序会自动将所有对话保存到 conversation.txt 文件中，包含：

• 时间戳
• 用户问题
• AI 回答
• 格式化的分隔符

4. 使用示例

1. 运行程序：

go run main.go

2. 输入问题，比如：

请输入您的问题: 介绍一下 DeepSeek 的主要特点

3. 观察实时输出和 conversation.txt 文件记录

5. 错误处理和最佳实践

1. API 密钥管理

• 使用环境变量存储 API 密钥
• 不要在代码中硬编码密钥
• 定期轮换密钥

2. 错误处理

• 检查网络连接
• 验证 API 响应
• 处理流式输出中断

3. 性能优化

• 使用适当的 buffer 大小
• 及时关闭连接
• 处理并发请求

总结

通过本文的介绍，你应该已经掌握了如何使用 Go 语言调用 DeepSeek API 的基本方法。DeepSeek 提供了强大的 AI 能力，配合 Go 语言的高效性能，可以构建出各种有趣的应用。

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