Semantic Kernel调用DeepSeek实现聊天功能
在上一篇中，我们介绍了如何通过SK访问ollama中部署的大模型，本日我们尝试直接调用deepseek官网api，来实现AI对话功能。https://img2024.cnblogs.com/blog/44814/202504/44814-20250409004315826-1627703456.png
DeepSeek官方API
如果要利用deepseek 官方API，起首我们要注册API访问的账号，然后创建apikey。
[*]DeepSeek Platform地址：https://platform.deepseek.com/
[*]DeepSeek API文档地址：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/
https://img2024.cnblogs.com/blog/44814/202504/44814-20250409004315111-1011902596.png
在platform页面完成注册，然后点击左侧“API Keys”，创建一个key。
注意：请将key复制后保存在安全的位置，在DeepSeek Platform中key只展示一次！
安装SK和OpenAI Connector
我们利用deepseek提供的兼容openAI的API来进行访问，安装必要的组件：
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI在上一篇内容中我们知道，第一步要初始化sk：
var skBuilder = Kernel.CreateBuilder()
.AddOpenAIChatCompletion(
modelId: openAiConfig.DefaultModel,
endpoint: new Uri(openAiConfig.BaseUrl),
apiKey: openAiConfig.ApiKey
)
;
var sk = skBuilder.Build();参数说明：
[*]modelId： 利用的模型Id，deepseek官网目前提供了两个模型，分别是deepseek-chat和deepseek-reasoner，对应DeepSeek-V3和DeepSeek-R1
[*]endpoint： api的地址，由于我们利用的是兼容OpenAI的API，因此地址利用 https://api.deepseek.com/v1
[*]apiKey： 上一步创建的apikey。注意：一定不要hard-code在代码里！！
发起聊天
在完成sk初始化之后，就可以创建chatService，开始对话了：
var chatService = sk.GetRequiredService<IChatCompletionService>();
var reply = await chatService.GetChatMessageContentAsync(chatHistory,
executionSettings: executionSettings,
kernel: sk);最后，把这些代码放在webapi内里，讨一个UI，结果如下：
https://img2024.cnblogs.com/blog/44814/202504/44814-20250409004315128-596320707.png
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