基于DeepSeek+Vue3的AI对话聊天系统开发实战

北辰alk 发布日期：2025-09-22

随着人工智能技术的迅猛发展，大模型正逐步成为推动应用智能化的核心引擎。在众多国产大语言模型中，深度求索（DeepSeek）凭借其强大的中文理解能力、高效的推理性能以及开源开放的生态策略，迅速赢得了开发者社区的广泛关注。与此同时，前端技术也在不断演进，Vue3 以其组合式API、响应式系统优化和出色的组件化能力，成为构建现代化Web应用的首选框架之一。将 DeepSeek 大模型与 Vue3 前端框架深度融合，不仅可以打造高性能、高交互性的AI对话系统，还能为后续拓展如智能客服、虚拟助手、教育辅导等场景提供坚实基础。

本文将以“从零到一”的实战视角，带领读者完成一个基于 DeepSeek API + Vue3的AI聊天对话系统的完整开发流程，涵盖前后端开发、API集成、状态管理、部署上线等关键环节，助力开发者快速掌握AIGC时代下的全栈开发技能。

AI聊天

1. 项目概述

1.1 项目背景

随着人工智能技术的快速发展，AI对话系统在各个领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何基于DeepSeek和Vue3开发一个AI对话聊天系统，实现智能问答、多轮对话、上下文理解等功能。

1.2 项目目标

实现一个基于DeepSeek的AI对话聊天系统。
支持多轮对话和上下文理解。
提供友好的用户界面和交互体验。
实现前后端分离架构，便于扩展和维护。

1.3 项目功能

用户注册与登录
实时对话功能
对话历史记录
上下文理解与多轮对话
对话内容导出与分享

2. 技术选型与架构设计

2.1 技术选型

前端

Vue3：前端框架，提供响应式数据绑定和组件化开发。
Pinia：状态管理库，替代Vuex，提供更简洁的API。
Axios：HTTP客户端，用于与后端API进行数据交互。
Element Plus：UI组件库，提供丰富的组件和样式。

后端

Django：后端框架，提供ORM、路由管理、模板引擎等功能。
Django REST Framework (DRF)：用于构建RESTful API。
DeepSeek API：提供AI对话能力。

数据库

PostgreSQL：关系型数据库，用于存储用户信息和对话记录。

部署

Docker：容器化技术，简化部署流程。
Nginx：反向代理服务器，处理静态文件请求和负载均衡。
Gunicorn：WSGI服务器，用于部署Django应用。

3. 开发环境准备

3.1 前端环境

安装Node.js和npm

# 检查Node.js版本
node -v  # 要求16+
npm -v   # 要求7+

创建Vue3项目

npm init vue@latest ai-chat-frontend
cd ai-chat-frontend
npm install

安装必要依赖

npm install axios vue-router@4 pinia element-plus

3.2 后端环境

安装Python和虚拟环境

# 检查Python版本
python --version  # 要求3.8+

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate    # Windows

安装Django和DRF

pip install django djangorestframework django-cors-headers

创建Django项目

django-admin startproject ai_chat_backend
cd ai_chat_backend
python manage.py startapp chat

4. DeepSeek API集成

4.1 获取API密钥

注册DeepSeek账号并获取API密钥。
将API密钥存储在环境变量中，确保安全性。

4.2 创建API服务

在Django项目中创建API服务，用于与DeepSeek API进行交互。
使用requests库发送HTTP请求。

# chat/services.py
import os
import requests

DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat"
DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")

def send_message_to_deepseek(message, context=None):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {{C}DEEPSEEK_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "message": message,
        "context": context or []
    }
    response = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, headers=headers, json=data)
    return response.json()

4.3 创建API视图

在Django中创建API视图，处理前端请求并调用DeepSeek API。

# chat/views.py
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from rest_framework import status
from .services import send_message_to_deepseek

class ChatView(APIView):
    def post(self, request):
        message = request.data.get("message")
        context = request.data.get("context", [])
        response = send_message_to_deepseek(message, context)
        return Response(response, status=status.HTTP_200_OK)

配置API路由

# chat/urls.py
from django.urls import path
from .views import ChatView

urlpatterns = [
    path("chat/", ChatView.as_view(), name="chat"),
]

5. 前端页面开发

5.1 创建聊天组件

创建聊天组件，实现消息展示和输入功能。

<template>
  <div class="chat-container">
    <div class="chat-messages">
      <div v-for="(message, index) in messages" :key="index" :class="['message', message.role]">
        <div class="message-content">{{ message.content }}</div>
      </div>
    </div>
    <div class="chat-input">
      <input v-model="inputMessage" @keyup.enter="sendMessage" placeholder="输入消息..." />
      <button @click="sendMessage">发送</button>
    </div>
  </div>
</template>

<script setup>
import { ref } from 'vue'
import axios from 'axios'

const messages = ref([])
const inputMessage = ref('')

const sendMessage = async () => {
  if (!inputMessage.value.trim()) return

  const userMessage = { role: 'user', content: inputMessage.value }
  messages.value.push(userMessage)

  try {
    const response = await axios.post('/api/chat/', {
      message: inputMessage.value,
      context: messages.value
    })
    const aiMessage = { role: 'assistant', content: response.data.message }
    messages.value.push(aiMessage)
  } catch (error) {
    console.error('发送消息失败:', error)
  }

  inputMessage.value = ''
}
</script>

<style scoped>
.chat-container {
  max-width: 800px;
  margin: 0 auto;
  padding: 20px;
}
.chat-messages {
  height: 500px;
  overflow-y: auto;
  border: 1px solid #ccc;
  padding: 10px;
  margin-bottom: 10px;
}
.message {
  margin-bottom: 10px;
}
.message.user {
  text-align: right;
}
.message.assistant {
  text-align: left;
}
.message-content {
  display: inline-block;
  padding: 10px;
  border-radius: 5px;
  background-color: #f1f1f1;
}
.chat-input {
  display: flex;
}
.chat-input input {
  flex: 1;
  padding: 10px;
  border: 1px solid #ccc;
  border-radius: 5px;
}
.chat-input button {
  margin-left: 10px;
  padding: 10px 20px;
  background-color: #007bff;
  color: #fff;
  border: none;
  border-radius: 5px;
  cursor: pointer;
}
</style>

6. 前后端交互实现

6.1 配置Axios

创建Axios实例，配置请求拦截器和响应拦截器。

// src/utils/http.js
import axios from 'axios'

const instance = axios.create({
  baseURL: '/api',
  timeout: 5000,
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json'
  }
})

export default instance

6.2 使用Pinia管理状态

创建Pinia Store，管理聊天记录和用户状态。

// stores/chatStore.js
import { defineStore } from 'pinia'
import http from '@/utils/http'

export const useChatStore = defineStore('chat', {
  state: () => ({
    messages: []
  }),
  actions: {
    async sendMessage(message) {
      try {
        const response = await http.post('/chat/', { message })
        this.messages.push({ role: 'user', content: message })
        this.messages.push({ role: 'assistant', content: response.data.message })
      } catch (error) {
        console.error('发送消息失败:', error)
      }
    }
  }
})

7. 功能扩展与优化

7.1 多轮对话

在每次请求中传递上下文信息，实现多轮对话。

const sendMessage = async () => {
  if (!inputMessage.value.trim()) return

  const userMessage = { role: 'user', content: inputMessage.value }
  messages.value.push(userMessage)

  try {
    const response = await axios.post('/api/chat/', {
      message: inputMessage.value,
      context: messages.value
    })
    const aiMessage = { role: 'assistant', content: response.data.message }
    messages.value.push(aiMessage)
  } catch (error) {
    console.error('发送消息失败:', error)
  }

  inputMessage.value = ''
}

7.2 对话历史记录

在数据库中存储对话记录，支持历史记录查看。

# chat/models.py
from django.db import models
from django.contrib.auth.models import User

class Conversation(models.Model):
    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

class Message(models.Model):
    conversation = models.ForeignKey(Conversation, on_delete=models.CASCADE)
    role = models.CharField(max_length=10)
    content = models.TextField()
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

8. 项目部署与上线

8.1 使用Docker部署

创建Dockerfile和docker-compose.yml文件。

# Dockerfile
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["gunicorn", "ai_chat_backend.wsgi:application", "--bind", "0.0.0.0:8000"]

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - .:/app
    environment:
      - DEEPSEEK_API_KEY=${DEEPSEEK_API_KEY}

启动Docker容器

docker-compose up -d

9. 总结

通过本项目，我们实现了一个基于DeepSeek和Vue3的AI对话聊天系统，涵盖了前后端开发、API集成、状态管理、部署上线等全流程。我们从项目初始化开始，逐步完成了用户输入处理、异步请求封装、流式响应解析、消息列表动态渲染以及本地历史记录存储等核心模块的设计与实现。整个系统结构清晰、扩展性强，充分体现了现代前端工程化与AI能力集成的最佳实践。通过本次开发实践，不仅加深了对 Vue3 响应式机制和组合式API的理解，也掌握了如何安全高效地对接大语言模型API，提升了在AIGC领域中的全栈开发能力。

基于DeepSeek+Vue3的AI对话聊天系统开发实战

文章目录

1. 项目概述

2. 技术选型与架构设计

2.1 技术选型

3. 开发环境准备

3.1 前端环境

3.2 后端环境

4. DeepSeek API集成

4.1 获取API密钥

4.2 创建API服务

4.3 创建API视图

5. 前端页面开发

5.1 创建聊天组件

6. 前后端交互实现

6.1 配置Axios

6.2 使用Pinia管理状态

7. 功能扩展与优化

7.1 多轮对话

7.2 对话历史记录

8. 项目部署与上线

8.1 使用Docker部署

9. 总结

相关软件下载

DeepSeek

基于DeepSeek+Vue3的AI对话聊天系统开发实战

文章目录

1. 项目概述

2. 技术选型与架构设计

2.1 技术选型

3. 开发环境准备

3.1 前端环境

3.2 后端环境

4. DeepSeek API集成

4.1 获取API密钥

4.2 创建API服务

4.3 创建API视图

5. 前端页面开发

5.1 创建聊天组件

6. 前后端交互实现

6.1 配置Axios

6.2 使用Pinia管理状态

7. 功能扩展与优化

7.1 多轮对话

7.2 对话历史记录

8. 项目部署与上线

8.1 使用Docker部署

9. 总结

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