DeepSeek联网问答公开API接口：轻量级实时联网问答接口技术探讨

随着人工智能技术的不断进步，如何高效地构建智能问答系统成为了开发者关注的焦点。本文将探讨一种基于 HTTP GET 请求的轻量级问答接口，该接口通过实时联网搜索和分段流式传输，提供了一种既经济又高效的解决方案。

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一、系统概述

该问答接口的设计初衷是为用户提供一个快速响应、低成本的智能问答体验。接口在接收用户问题后，会调用内置的 AI 模型（DeepSeek-R1），同时利用联网搜索获取最新信息，再将多渠道数据整合后，通过流式传输逐步返回完整答案。

主要特点

• 实时联网搜索
  利用自动搜索功能，系统能在回答过程中抓取互联网上的最新信息，确保答案具有较高的时效性和准确性。

• 流式数据传输
  数据采用分段输出方式，用户无需等待完整响应即可逐步看到回答内容，显著提升用户体验。

• 低成本实现
  接口设计时充分考虑成本因素，适用于原型验证和小型项目开发，降低了大规模应用的经济压力。

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二、技术架构与工作流程

1. 联网搜索模块

• 实时数据采集
  内置联网搜索机制会在用户提问后，立即在互联网上检索相关信息，确保回答能够反映最新的数据和动态。

• 多渠道数据融合
  搜索结果经过筛选与整合后，与 AI 模型生成的文本进行融合，形成更加全面、详实的回答内容。

2. 流式返回机制

• 分段输出
  接口采用数据流传输模式，每次返回的数据格式为 data:xxx，其中 xxx 是一个 JSON 对象。当返回的 JSON 对象中 type 字段为 “append-text” 时，表示这部分数据为回答正文的一段。

• 结束标识
  当接收到 data:[DONE] 时，即表示整个回答流程已完成。该机制有助于前端及时展示并处理逐步返回的内容。

3. 成本优势

• 低费用调用
  优化的设计使得每次请求的成本极低，非常适合初期产品开发和小规模应用场景。

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• 接口有需要请联系作者微信：xujian_cq

三、接口参数与返回格式

请求参数

接口采用 HTTP GET 请求方式，主要参数说明如下：

• URL 参数示例

  GET https://www.xujian.tech/atlapi/data/c/ask/ai/{code}?question=<用户问题>&sessionId=XXX
  

  • code：用户需通过微信小程序“数字续坚”首页签到获取的密钥参数，用以验证权限。
  • question：用户提出的问题内容（需进行 URL 编码）。
  • sessionId：在新会话时可省略；在连续对话时需传入，以保持上下文连贯。

• 接口有需要请联系作者微信：xujian_cq

返回数据格式

返回数据采用流式传输方式，格式示例如下：

// type 为session-created只有新建会话（未传入sessionId）时才有，当后面的会话需要“继续追问”时，下方sessionId需要作为sessionId参数传入
data: {"data": {"createTime": 1740566751915, "model": "ai-model", "question": "示例问题", "sessionId": "abcd1234"}, "type": "session-created"}
data: {"type": "append-text", "content": "第一部分回答内容..."}
data: {"type": "append-text", "content": "后续回答内容..."}
data: [DONE]

• 说明
  • 当 type 为 session-created 时，表示会话初始化成功。
  • append-text 表示返回正文的一个片段。
  • [DONE] 标志着整个回答的传输结束。

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请求示意图

四、应用场景

该轻量级问答接口具有广泛的应用前景，以下是几个典型场景：

• 在线客服系统
  为企业网站或应用提供实时智能问答支持，快速响应用户咨询。

• 知识库搜索
  借助实时联网功能，帮助用户在庞大的信息库中精准检索所需资料。

• 原型开发与验证
  适用于初期产品原型验证，开发者能够低成本测试 AI 问答效果，加速研发进程。

• 教育与培训
  可嵌入在线教育平台，用于解答学术问题或技术咨询，辅助自主学习与在线教学。

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五、局限性与改进方向

当前存在的局限

• 多轮对话支持不足 （已得到解决）
  现有版本在连续对话上下文管理上还有待完善，可能在多轮交互中出现上下文不连贯的问题。

• 高级功能待完善
  对于个性化定制和深层语义理解等高级功能，目前尚处于开发和测试阶段。

未来改进方向

• 多轮对话优化
  计划引入对话历史存储机制，提升连续交互时的回答一致性和准确性。

• 扩展定制化功能
  针对不同应用场景，进一步开放 API 接口，提供更多定制化回答策略和增强功能。

• 性能与安全性提升
  将持续优化联网搜索速度和数据整合准确性，同时加强接口安全防护，确保服务稳定可靠。

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六、总结与展望

本文介绍的轻量级问答接口，通过整合实时联网搜索与流式传输技术，为开发者提供了一种高效、低成本的智能问答解决方案。尽管当前在多轮对话和高级定制方面还存在一定不足，但随着技术不断完善，该接口有望在客服、知识检索、在线教育等领域发挥更大作用。未来，通过不断的优化和扩展，智能问答系统将为更多应用场景带来便捷和创新。

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