Chainlit 是一个用于构建和部署对话式人工智能应用的开源框架。它旨在帮助开发者快速创建、测试和部署基于自然语言处理（NLP）的对话系统。Chainlit 提供了一套工具和接口，使得开发者可以轻松地集成各种 NLP 模型、对话管理组件以及后端服务，从而构建出功能丰富的对话应用。

主要特点

1. 模块化设计：Chainlit 采用模块化设计，允许开发者根据需要灵活地选择和组合不同的组件。无论是 NLP 模型、对话管理器还是后端服务，都可以通过简单的配置进行集成。

2. 易于扩展：Chainlit 提供了丰富的扩展接口，开发者可以根据自己的需求定制和扩展框架的功能。无论是添加新的 NLP 模型，还是实现复杂的对话逻辑，都可以通过扩展接口轻松实现。

3. 多平台支持：Chainlit 支持多种部署平台，包括 Web、移动端和消息平台（如 Slack、Facebook Messenger 等）。开发者可以根据目标用户群体选择合适的部署方式。

4. 实时监控与调试：Chainlit 提供了实时监控和调试工具，帮助开发者在开发和部署过程中快速发现和解决问题。通过可视化界面，开发者可以实时查看对话流程、模型输出以及系统状态。

5. 社区支持：作为一个开源项目，Chainlit 拥有活跃的社区支持。开发者可以通过社区获取帮助、分享经验，并参与到项目的开发和改进中。

使用场景

Chainlit 适用于多种对话式人工智能应用场景，包括但不限于：

• 客服机器人：自动处理客户咨询，提供即时响应和解决方案。

• 虚拟助手：帮助用户完成日常任务，如日程安排、信息查询等。

• 教育工具：提供个性化的学习体验，回答学生问题，辅助教学。

• 医疗助手：提供健康咨询、症状检查等医疗服务。

搭建完成deepseek官网对话页面

1. 安装依赖

首先，确保你已经安装了 Chainlit 和 requests 库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install chainlit requests

2. 创建 Chainlit 应用

接下来，创建一个 Python 文件（例如 deepseek_chat.py），并在其中编写代码。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: 喵酱
# @time: 2025 - 03 -12
# @File: deepseek_chat.py
# desc:
import chainlit as cl
import requests
import json

# DeepSeek API 配置
DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
DEEPSEEK_API_KEY = "sk-da"


# 定义发送请求到 DeepSeek API 的函数
def send_to_deepseek(message: str):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "model": "deepseek-chat",  # 根据 DeepSeek 提供的模型名称填写
        "messages": [{"role": "user", "content": message}]
    }
    response = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, headers=headers, json=data)  # 使用 json 参数代替 data
    return response.json()


# Chainlit 消息处理函数
@cl.on_message
async def main(message: cl.Message):
    # 从 Chainlit 的 Message 对象中提取用户输入的内容
    user_input = message.content

    # 发送用户消息到 DeepSeek API
    deepseek_response = send_to_deepseek(user_input)

    # 提取 DeepSeek 的回复
    reply = deepseek_response.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "抱歉，我无法处理你的请求。")

    # 发送回复给用户
    await cl.Message(content=reply).send()


# 启动 Chainlit 应用
if __name__ == "__main__":
    cl.run()

3. 运行 Chainlit 应用

保存文件后，你可以通过以下命令运行 Chainlit 应用：

chainlit run deepseek_chat.py

4. 访问应用

运行后，Chainlit 会启动一个本地服务器，并提供一个 URL（通常是 http://localhost:8000）。你可以在浏览器中打开这个 URL，开始与 DeepSeek 进行对话。

5. 测试对话

在 Chainlit 的界面中输入消息，应用会将消息发送到 DeepSeek 的 API，并将 DeepSeek 的回复显示在界面上。

6. 部署

如果你希望将应用部署到生产环境，可以使用 Chainlit 的部署工具，或者将应用部署到云服务（如 Heroku、AWS、GCP 等）。