[后端快速搭建]基于 Django+DeepSeek API 快速搭建智能問答后端

在 AI 應用開發中，將大模型 API 與 Web 框架結合是常見需求。本文將詳細記錄如何使用 Django 搭建后端服務，并集成 DeepSeek API 實現智能問答功能，包含環境配置、路由設計、API 調用及異常處理的完整流程，適合需要快速搭建 AI 問答后端的開發者參考。

【實現效果】

【這是博主寫的微信小程序前端實現效果】

一、環境準備：從 Conda 到 PyCharm

搭建后端的第一步是配置開發環境，我們將使用 Conda 管理依賴，PyCharm 作為 IDE（也可使用 VS Code 等工具，流程類似）。

1.1 安裝依賴（Conda 環境內）

首先確保已激活目標 Conda 環境（如無專門環境，可先通過conda create -n django-ai python=3.10創建），激活后執行以下命令安裝 Django：

pip install Django openai

1.2 PyCharm 創建 Django 項目

注意必須要是專業版的pycharm才有django

二、項目結構設計：拆分功能模塊

為了讓代碼結構更清晰，我們將「智能問答」功能拆分為獨立模塊chat，包含次級路由、API 調用腳本兩個核心文件，整體項目結構如下：

三、路由配置：主路由與次級路由關聯

Django 通過「路由分發」實現模塊化管理，我們需要先配置chat模塊的次級路由，再將其關聯到主路由。

3.1 編寫 chat 模塊的次級路由（chat/urls.py）

創建chat/urls.py文件，定義問答接口和健康檢查接口的路由，代碼如下：

from django.urls import path
from . import deepseekAsk  # 導入API調用腳本中的視圖函數# 次級路由映射：URL路徑 → 視圖函數
urlpatterns = [# 問答接口：前端發送POST請求到/chat/ask/，觸發deepseekAsk.deepseekGet函數path('ask/', deepseekAsk.deepseekGet, name='deepseek_ask'),# 健康檢查接口：前端發送GET請求到/chat/health/，觸發deepseekAsk.health_check函數path('health/', deepseekAsk.health_check, name='health_check'),
]

3.2 主路由關聯次級路由（項目配置目錄 /urls.py）

打開項目默認的主路由文件（如Django-DeepSeek-Chat/urls.py），通過include函數將chat模塊的路由集成進來，代碼如下：

from django.contrib import admin
from django.urls import path, include  # 導入include用于關聯次級路由urlpatterns = [path('admin/', admin.site.urls),  # Django默認后臺管理路由# 關聯chat模塊的次級路由：所有以/chat/開頭的請求，都轉發到chat/urls.py處理path('chat/', include('chat.urls')),
]

四、核心邏輯：DeepSeek API 調用與視圖函數

deepseekAsk.py是整個后端的核心，負責接收前端請求、調用 DeepSeek API、處理異常并返回結果，我們將分模塊解析其實現邏輯。

4.1 導入依賴與配置項

首先導入 Django 視圖相關工具、OpenAI SDK 及異常類，并配置 DeepSeek API 的關鍵參數（需替換為個人實際信息）：

from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt  # 解決前后端分離跨域問題
from django.views.decorators.http import require_POST  # 限制請求方法為POST
from openai import OpenAI
from openai import APIError, AuthenticationError, RateLimitError  # API異常類# -------------------------- 配置項（需替換為你的信息）--------------------------
DEEPSEEK_API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"  # 從DeepSeek控制臺獲取
DEEPSEEK_BASE_URL = "https://api.deepseek.com"  # DeepSeek官方API基座地址
SYSTEM_PROMPT = "你是我的私人助理，回答問題可以有性格一點，富有人情味，語言默認使用中文。"  # 定義AI角色
# -----------------------------------------------------------------------------------# 初始化DeepSeek客戶端（兼容OpenAI SDK格式）
client = OpenAI(api_key=DEEPSEEK_API_KEY,base_url=DEEPSEEK_BASE_URL
)

API Key 獲取：訪問DeepSeek 控制臺，注冊登錄后在「API 密鑰」頁面創建密鑰；
System Prompt 作用：通過指令定義 AI 的角色和回答風格，避免 AI 回答偏離預期（如 “專業技術顧問”“幽默助手” 等）。

4.2 問答接口視圖函數（deepseekGet）

該函數是問答功能的核心，負責處理前端 POST 請求，流程分為「解析請求→參數校驗→調用 API→返回結果→異常處理」5 步：

@csrf_exempt  # 前后端分離時，前端無CSRF Token，需關閉校驗（生產環境需配置跨域白名單）
@require_POST  # 僅允許POST請求（符合RESTful規范，提交數據用POST）
def deepseekGet(request):try:# 1. 解析前端JSON格式請求import jsonrequest_data = json.loads(request.body)  # 讀取并解析請求體中的JSON數據# 2. 校驗請求參數（確保前端傳遞了"message"字段）user_message = request_data.get("message")if not user_message or not user_message.strip():  # 排除空消息或純空格return JsonResponse({"status": "error","message": "請輸入有效的問題內容"}, status=400)  # 400：HTTP狀態碼，代表請求參數錯誤# 3. 調用DeepSeek API獲取AI響應response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",  # DeepSeek官方聊天模型名（固定值）messages=[{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},  # 系統角色指令{"role": "user", "content": user_message.strip()}  # 用戶輸入（去除首尾空格）],stream=False  # 非流式返回（前端需等待完整響應，適合簡單問答場景）)# 4. 解析API響應，返回給前端ai_response = response.choices[0].message.content  # 提取AI回答內容return JsonResponse({"status": "success","response": ai_response  # 前端通過res.response獲取AI回答})# 5. 異常處理：覆蓋常見錯誤場景，給前端明確提示except AuthenticationError:  # API密鑰無效/過期return JsonResponse({"status": "error","message": "DeepSeek API密鑰無效或已過期，請檢查密鑰配置"}, status=401)  # 401：身份認證失敗except RateLimitError:  # API調用頻率超限return JsonResponse({"status": "error","message": "API調用頻率超限，請稍后再試"}, status=429)  # 429：請求過于頻繁except APIError as e:  # DeepSeek API服務異常return JsonResponse({"status": "error","message": f"DeepSeek API服務異常：{str(e)}"}, status=500)  # 500：服務器內部錯誤except json.JSONDecodeError:  # 前端請求格式不是JSONreturn JsonResponse({"status": "error","message": "請求格式錯誤，請使用JSON格式提交數據"}, status=400)except Exception as e:  # 捕獲其他未預料的異常（避免服務崩潰）return JsonResponse({"status": "error","message": f"服務器處理失敗：{str(e)}"}, status=500)

4.3 健康檢查接口（health_check）

為了方便前端或運維人員確認后端服務狀態，添加一個簡單的健康檢查接口，支持 GET 請求：

@csrf_exempt
def health_check(request):"""處理/chat/health請求，返回后端運行狀態"""if request.method == "GET":return JsonResponse({"status": "success","message": "Backend service is running normally"})# 非GET請求返回“方法不允許”return JsonResponse({"status": "error","message": "Only GET method is allowed"}, status=405)  # 405：HTTP標準狀態碼，代表請求方法不允許

4.4完整代碼

from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt  # 解決跨域CSRF問題（前后端分離場景）
from django.views.decorators.http import require_POST  # 只允許POST請求（符合RESTful規范）
from openai import OpenAI
from openai import APIError, AuthenticationError, RateLimitError  # 捕獲常見API異常# -------------------------- 配置項（請替換為你的實際信息）--------------------------
DEEPSEEK_API_KEY = "++++++++++++++++++++++++++"  # 從DeepSeek控制臺獲取：https://platform.deepseek.com/
DEEPSEEK_BASE_URL = "https://api.deepseek.com"  # DeepSeek官方API基座地址
SYSTEM_PROMPT = "你是我的私人助理，回答問題可以有性格一點，富有人情味，語言默認使用中文。"  # 系統角色定義
# -----------------------------------------------------------------------------------# 初始化DeepSeek客戶端
client = OpenAI(api_key=DEEPSEEK_API_KEY,base_url=DEEPSEEK_BASE_URL
)@csrf_exempt  # 前后端分離時，前端無CSRF Token，需關閉CSRF校驗（生產環境可配置跨域白名單）
@require_POST  # 僅允許POST請求（發送消息需提交數據，符合HTTP規范）
def deepseekGet(request):try:# 1. 解析前端請求數據（前端用JSON格式發送，需先加載JSON體）import jsonrequest_data = json.loads(request.body)  # 讀取并解析前端POST的JSON數據# 2. 校驗必要參數（確保前端傳遞了"message"字段）user_message = request_data.get("message")if not user_message or not user_message.strip():  # 排除空消息return JsonResponse({"status": "error","message": "請輸入有效的問題內容"}, status=400)  # 400：請求參數錯誤# 3. 調用DeepSeek API獲取響應response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",  # DeepSeek官方聊天模型名（固定值）messages=[{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},  # 系統角色（定義助手行為）{"role": "user", "content": user_message.strip()}  # 用戶輸入（去除首尾空格）],stream=False  # 非流式返回（前端需等待完整響應，符合當前前端邏輯）)# 4. 解析API響應，返回給前端ai_response = response.choices[0].message.content  # 提取AI回答內容return JsonResponse({"status": "success","response": ai_response  # 前端通過resData.response獲取AI回答})# 5. 異常處理（覆蓋常見錯誤場景，給前端明確提示）except AuthenticationError:return JsonResponse({"status": "error","message": "DeepSeek API密鑰無效或已過期，請檢查密鑰配置"}, status=401)  # 401：身份認證失敗except RateLimitError:return JsonResponse({"status": "error","message": "API調用頻率超限，請稍后再試"}, status=429)  # 429：請求過于頻繁except APIError as e:return JsonResponse({"status": "error","message": f"DeepSeek API服務異常：{str(e)}"}, status=500)  # 500：服務器內部錯誤except json.JSONDecodeError:return JsonResponse({"status": "error","message": "請求格式錯誤，請使用JSON格式提交數據"}, status=400)except Exception as e:# 捕獲其他未預料的異常（避免服務崩潰）return JsonResponse({"status": "error","message": f"服務器處理失敗：{str(e)}"}, status=500)# -------------------------- 健康檢查接口 --------------------------
@csrf_exempt  # 前后端分離需關閉CSRF校驗
def health_check(request):"""處理前端/chat/health的GET請求，返回后端狀態"""# 只允許GET方法（健康檢查無需提交數據）if request.method == "GET":return JsonResponse({"status": "success","message": "Backend service is running normally"})# 非GET請求返回“方法不允許”return JsonResponse({"status": "error","message": "Only GET method is allowed"}, status=405)  # 405是HTTP標準狀態碼：Method Not Allowed

五、功能測試：驗證接口可用性

完成代碼編寫后，需要測試接口是否正常工作，推薦使用 Postman 或 curl 工具（這里以 Postman 為例）。

5.1 啟動 Django 開發服務器

在項目根目錄執行命令：

python manage.py runserver

也可以使用pycharm啟動django服務器，確認啟動成功

5.2 測試健康檢查接口

1.打開 Postman，選擇「GET」方法，輸入 URL：

http://127.0.0.1:8000/chat/health/

2.點擊「Send」，若返回以下響應，說明后端服務正常：

{"status": "success","message": "Backend service is running normally"
}

5.3 測試問答接口

1.選擇「POST」方法，輸入 URL：

http://127.0.0.1:8000/chat/ask/

2.添加請求頭Content-Type：application/json

3.在「Body」→「raw」→「JSON」中輸入請求數據：

4.點擊send返回結果: