来源：良许Linux

近期，DeepSeek备受瞩目，不仅因为它开源且经济实惠，更关键的是，它在写作、编码及搜索方面展现出卓越的能力。尤为值得一提的是，DeepSeek还是我国首个开源的AI项目！

有人言：“掌握DeepSeek，成功之路已半行！”

虽稍显夸张，但不可否认，DeepSeek确实能大幅提升开发效率！

今日，我将为大家带来详尽的教学指南，教你如何将DeepSeek整合至个人微信中！

本文分享的所有方法均免费，全程干货满满，实战结合细致讲解，即便是初学者也能轻松掌握！

学会本文方法后，你也能在微信中自如运用DeepSeek，尽显风采。建议点赞、收藏、转发，以备不时之需。

那么，将DeepSeek整合至个人微信，究竟能带来哪些优势与便利呢？

以下是DeepSeek接入个人微信的示例图示：

我们直接使用的是一个开源的项目，chatgpt-on-wechat （简称cow），附上github的链接：

https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat

将DeepSeek整合至个人微信，所提供的功能十分多样，涵盖了私聊与群聊的接入、语音识别功能以及白名单配置等。

请大家保持耐心，遵循本文教程的步骤，就能顺利完成配置！

闲话少叙，我们即刻动手！

整个过程简而言之分为以下四步：

首先，从DeepSeek API的官方网站获取你的DeepSeek ApiKey；

接着，安装Docker软件；

然后，创建并根据个人需求自定义配置cow的docker-compose.yml文件；

最后，利用Docker一键启动cow服务，并通过扫码登录你的微信号。

1，获取DeepSeek ApiKey

首先，我们需要前往DeepSeek的开发平台以获取秘钥。若您尚未注册账号，请先完成注册。随后，点击“创建API key”按钮，并为该秘钥命名，即可成功获取。请注意，API KEY仅在首次创建时可以复制，若遗忘则需销毁后重新创建。

官网地址：

https://platform.deepseek.com/usage

但是有个头疼的问题来了：

最近DeepSeek频繁受到外网攻击，经常出现服务繁忙、网站停站等异常；如果直接访问DeepSeek api官网，就有时候会出现下面这个页面....

解决方案：

如果DeepSeek官网无法访问，可以用这个AI_API高速中转站：

https://kg-api.cloud/

中转站中包含有DeepSeek的API（无论使用的是DeepSeek官方API，还是kg中转站的API，都是收费的，现在来比的话，kg的中转站里中转DeepSeek会更稳定）

使用kg中转站的api，需要注意下面配置文件的修改，一定不能填错！！

当使用官方API：

apikey：复制官方的apikey

API地址：https://api.deepseek.com/v1


当使用kg中转站API时：

apikey：复制中转站创建的apikey

API地址：https://kg-api.cloud/v1

跟到这里你已经战胜了世界上50%的人！

我们继续往下操作！

2，安装docker

如果是苹果系统的话，选择苹果芯片Apple Silicon或因特尔芯片Intel chip的安装包下载。如果是Windows系统的话，在下面的网站直接下载：

https://docs.docker.com/desktop/setup/install/windows-install/

Step1： 下载后，双击Docker.dmg，直接拖拽到Applications文件夹即可完成安装

Step2： 双击Docker.app就可以启动Docker DeskTop

配置 Docker 镜像加速

很多的国内镜像地址，可以直接获取使用

修改 Docker 配置文件

先点击设置按钮，再点击此处：

测试 & 验证

打开一个命令行窗口 cmd，输入如下命令，没有报错就是安装成功了。

# 查看版本
docker --version
# 下载demo镜像并启动容器
docker run hello-world

输出如下则安装成功：

ludynice % docker --version
Docker version 24.0.2, build cb74dfc

ludynice % docker run hello-world

Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.

To generate this message, Docker took the following steps:
 1. The Docker client contacted the Docker daemon.
 2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub.
    (arm64v8)
 3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the
    executable that produces the output you are currently reading.
 4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it
    to your terminal.

To try something more ambitious, you can run an Ubuntu container with:
 $ docker run -it ubuntu bash

Share images, automate workflows, and more with a free Docker ID:
 https://hub.docker.com/

For more examples and ideas, visit:
 https://docs.docker.com/get-started/

测试无误后，就能够进行后续的docker和docker compose的操作了～

跟到这里你已经战胜了70%的人！

我们继续往下！

3，插件使用（非必须）

若要在docker容器内更改插件的配置，可以通过挂载配置文件的方式实现。具体操作为：将插件的配置文件重新命名为config.json，然后将其存放在与docker-compose.yml相同的文件夹内。接下来，在docker-compose.yml文件中，找到chatgpt-on-wechat部分，并在此处添加volumes映射以完成配置文件的挂载。

volumes:
  - ./config.json:/app/plugins/config.json

插件配置的内容：

# config.json文件内容示例
{
  "model": "gpt-3.5-turbo",                                   # 模型名称, 支持 gpt-3.5-turbo, gpt-4, gpt-4-turbo, wenxin, xunfei, glm-4, claude-3-haiku, moonshot
  "open_ai_api_key": "YOUR API KEY",                          # 如果使用openAI模型则填入上面创建的 OpenAI API KEY
  "open_ai_api_base": "https://api.openai.com/v1",            # OpenAI接口代理地址
  "proxy": "",                                                # 代理客户端的ip和端口，国内环境开启代理的需要填写该项，如 "127.0.0.1:7890"
  "single_chat_prefix": ["bot", "@bot"],                      # 私聊时文本需要包含该前缀才能触发机器人回复
  "single_chat_reply_prefix": "[bot] ",                       # 私聊时自动回复的前缀，用于区分真人
  "group_chat_prefix": ["@bot"],                              # 群聊时包含该前缀则会触发机器人回复
  "group_name_white_list": ["ChatGPT测试群", "ChatGPT测试群2"], # 开启自动回复的群名称列表
  "group_chat_in_one_session": ["ChatGPT测试群"],              # 支持会话上下文共享的群名称  
  "image_create_prefix": ["画", "看", "找"],                   # 开启图片回复的前缀
  "conversation_max_tokens": 1000,                            # 支持上下文记忆的最多字符数
  "speech_recognition": false,                                # 是否开启语音识别
  "group_speech_recognition": false,                          # 是否开启群组语音识别
  "voice_reply_voice": false,                                 # 是否使用语音回复语音
  "character_desc": "你是基于大语言模型的AI智能助手，旨在回答并解决人们的任何问题，并且可以使用多种语言与人交流。",  # 人格描述
  # 订阅消息，公众号和企业微信channel中请填写，当被订阅时会自动回复，可使用特殊占位符。目前支持的占位符有{trigger_prefix}，在程序中它会自动替换成bot的触发词。
  "subscribe_msg": "感谢您的关注！\n这里是ChatGPT，可以自由对话。\n支持语音对话。\n支持图片输出，画字开头的消息将按要求创作图片。\n支持角色扮演和文字冒险等丰富插件。\n输入{trigger_prefix}#help 查看详细指令。",
  "use_linkai": false,                                        # 是否使用LinkAI接口，默认关闭，开启后可国内访问，使用知识库和MJ
  "linkai_api_key": "",                                       # LinkAI Api Key
  "linkai_app_code": ""                                       # LinkAI 应用或工作流code
}

4，创建、配置docker-compose.yml文件

无论您在目录的哪个位置，都可以在Mac系统上通过执行vim docker-compose.yml命令来编辑（或创建）docker-compose.yml文件（此功能为Mac特有）。如果您使用的是Windows操作系统，则需要手动创建该文件。

文件内容示例如下（请注意，您需要根据自己的实际情况替换其中的配置信息）：

（这里省略了具体的文件内容，但提醒您关注需要替换的部分）

如果您对配置内容感到困惑，不用担心，因为在配置的下方会有详细的说明和解释，帮助您理解每个配置项的作用和如何正确设置。

udynice % docker --version
Docker version 24.0.2, build cb74dfc

ludynice % docker run hello-world

Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.

To
当使用kg中转站API时：

apikey：复制中转站创建的apikey

API地址：https://kg-api.cloud/v1

关于docker-compose.yml文件中的部分配置说明（以下说明均针对docker-compose.yml文件）：

3.1 个人聊天配置

在个人聊天场景中，机器人响应的消息需以"bot"或"@bot"为开头，这通过配置项single_chat_prefix来设置。如果不希望使用前缀触发，可将single_chat_prefix设置为空数组[""]。

机器人回复的内容将以"[bot] "为前缀，以区别于真实用户的消息。这一前缀通过配置项single_chat_reply_prefix来设置，若不需要前缀，可将其留空。

3.2 群组聊天配置

在群组聊天中，需在group_name_white_list中配置群名称，以启用自动回复功能。若希望对所有群聊生效，可将group_name_white_list设置为["ALL_GROUP"]。

默认情况下，只要被@就会触发机器人的自动回复。此外，若检测到以"@bot"开头的消息内容，同样会自动回复，这一行为通过配置项group_chat_prefix来设置。

可选配置项包括：group_name_keyword_white_list支持模糊匹配群名称，group_chat_keyword支持模糊匹配群消息内容，用法与上述配置项相同。

group_chat_in_one_session配置项可使群聊共享一个会话上下文，将其设置为["ALL_GROUP"]则对所有群聊生效。

完成这些配置后，后续的操作步骤均相同，只是接入DeepSeek后的效果会有所不同。本文仅展示如何将DeepSeek接入个人聊天的配置，其他配置项如群聊等，小伙伴们可自行尝试接入。

此外，我之前还免费分享了如何将DeepSeek接入IDEA的方法，开发效率确实大幅提升！如果你是开发者，建议也尝试一下安装！

5，部署cow应用

（即运行上面的docker-compose.yml内容），弹出二维码，让需接入DeepSeek的微信去扫码登录

文件保存后，在上面创建的docker-compose.yml文件同级目录下打开终端窗口：

打开窗口后输入pwd，只要现在操作的命令行是当前docker-compose.yml的路径即可：（这里是要你们存放docker-compose.yml文件的路径）

在该路径下，根据docker compose版本去执行yml文件部署服务：

# 查看docker compose版本
docker compose version

# 在docker-compose.yml文件所在目录下，执行：
# 如docker compose版本为v2，执行
docker-compose up -d
# 如docker compose版本为v3，执行
docker compose up -d

部署执行过程，整个image总共有1g多，下载稍微有点慢，静候即可：

当出现下面started的日志，就代表部署完成了：

6，获取微信登录二维码

执行下述命令：

#获取微信登录二维码
docker logs -f chatgpt-on-wechat

或者直接在上面安装的docker desktop面板上看：

如果你跟到这里，到这里DeepSeek接入个人微信就配置完毕了~

你已经超越99%的人啦！你就是那个最帅的人！

未来AI一定会掀翻各行各业，程序员也一样，所以我们要成为全栈工程师，成为AI替代不了的技术。

==好了，给粉丝个福利==

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亲测一单省了30块钱