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三行代码把DeepSeek接入小程序

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腾讯云开发TCB
发布于 2025-02-18 05:09:56
发布于 2025-02-18 05:09:56
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随着 DeepSeek 近期的爆火,有越来越多的小程序开发者也想将自己的小程序接入 DeepSeek,实现智能对话、文本生成等功能,这篇文章就教大家如何通过腾讯云开发这个平台来快速接入 DeepSeek

「准备工作」

注册一个微信小程序账号,并且创建本地小程序工程项目

小程序基础库需要在 3.7.1 及以上版本,具备 wx.cloud.extend.AI 对象

小程序需要开通「云开发」,可在小程序开发工具中点击工具栏里的「云开发」按钮进行开通,并创建环境(PS:对于首次使用云开发的用户,首月套餐免费

指引一:调用大模型,实现文本生成

在小程序中,直接调用大模型的文本生成能力,实现最简单的文本生成。

这里以一个“七言绝句”生成器的简单 Demo 为例:

1、 初始化云开发环境

在小程序代码中,通过以下代码进行云开发环境初始化:

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wx.cloud.init({
  env:"<云开发环境ID>",
});

其中 "<云开发环境ID>" 需替换为实际云开发环境 ID。初始化成功后,就可使用 wx.cloud.extend.AI 调用 AI 能力。

2、 创建 AI 模型,并调用生成文本

在小程序基础库 3.7.1 及以上,以调用 DeepSeek-R1 模型为例,小程序端的代码如下:

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// 创建模型实例,这里我们使用 deepseek 大模型
const model = wx.cloud.extend.AI.createModel("deepseek");

// 我们先设定好 AI 的系统提示词,这里以七言绝句生成为例
const systemPrompt ="请严格按照七言绝句或七言律诗的格律要求创作,平仄需符合规则,押韵要和谐自然,韵脚字需在同一韵部。创作内容围绕用户给定的主题,七言绝句共四句,每句七个字;七言律诗共八句,每句七个字,颔联和颈联需对仗工整。同时,要融入生动的意象、丰富的情感与优美的意境,展现出古诗词的韵味与美感。"

// 用户的自然语言输入,如‘帮我写一首赞美玉龙雪山的诗’
const userInput ="帮我写一首赞美玉龙雪山的诗"

// 将系统提示词和用户输入,传入大模型
const res =await model.streamText({
  data:{
    model:"deepseek-r1",// 指定具体的模型
    messages:[
{ role:"system", content: systemPrompt },
{ role:"user", content: userInput }
],
},
});

// 接收大模型的响应
// 由于大模型的返回结果是流式的,所以我们这里需要循环接收完整的响应文本。
for await(let str of res.textStream){
  console.log(str);
}
// 输出结果:
// "# 咏玉龙雪山\n"
// "皑皑峻岭入云巅,玉骨冰肌傲九天。\n"
// "雪影岚光添胜景,神山圣境韵绵绵。\n"

可见,仅需几行小程序代码,就可以通过云开发直接调用大模型的文本生成能力。

指引二:通过 Agent(智能体)实现智能对话

通过调用大模型的文本生成接口,可以快速实现一问一答的场景。但对于一个完整的对话功能来说,仅仅有一个大模型的输入、输出还不够,还需要把大模型变为完整的 Agent,才能更好地与用户进行对话。

云开发的 AI 能力不仅提供了原始的大模型接入,还提供了 Agent 接入的能力,开发者可以在云开发上定义自己的 Agent,然后通过小程序直接调用 Agent 进行对话。

1、初始化云开发环境

在小程序代码中,通过以下代码进行云开发环境初始化:

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wx.cloud.init({
  env:"<云开发环境ID>",
});

其中 "<云开发环境ID>" 需替换为实际云开发环境 ID。初始化成功后,就可使用 wx.cloud.extend.AI 调用 AI 能力。

2、 创建一个 Agent

进入云开发平台,创建一个新的 Agent。

这里可以选择模板创建,也可以自行输入提示词和欢迎语,创建一个自定义的 Agent。

为了简单,我们直接创建一个模板:

点击页面中上方的“复制 ID”,我们会获得一个 bot-id,即 Agent 的唯一标识,在下面的代码中会用到。

3、 在小程序中实现与 Agent 的对话

刚才创建了一个“小程序开发专家”的 Agent 智能体,下面来试试与它进行对话,看他能不能处理云开发常见的报错问题。

在小程序中,使用以下代码直接调用刚刚我们创建的 Agent,进行对话:

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// 初始化
wx.cloud.init({
  env: "<云开发环境ID>",
});


// 用户的输入,这里我们以某个报错信息为例
const userInput = "我的小程序这个报错是什么意思:FunctionName parameter could not be found";

const res = await wx.cloud.extend.AI.bot.sendMessage({
  data: {
    botId: "xxx-bot-id", // 第2步中获取的Agent唯一标识
    msg: userInput,  // 用户的输入
    history: []  // 历史对话的内容,这里我们是第一轮对话,所以可以不传入
},
});
for await (let x of res.textStream) {
  console.log(x);
}
// 输出结果:
// "### 报错解释\n"
// "**错误信息:** `FunctionName \n"
// "parameter could not be found` \n
// "这个错误通常表示在调用某个函数时,\n"
// "指定的函数名参数没有找到。具体来说,\n"
// "可能是以下几种情况之一:\n"
// ……

我们也可以把对话内容记录下来,重复调用 Agent 的接口,从而实现多轮对话

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const res = await wx.cloud.extend.AI.bot.sendMessage({
  data: {
    botId: "xxx-bot-id", // 第2步中获取的Agent唯一标识
    msg: userInput,  // 用户的输入
    history: [
{ role: "user", message: "我这个报错是什么意思?……"},
{ role: "bot", message: "### 报错解释……" },
{ role: "user",message: "那我要如何操作来修复呢?" }
// ……
]
},
});

4

实现更加丰富的聊天功能

云开发的 Agent 不仅有多轮对话的能力,我们在 SDK 中还提供了实现对话所需的多种能力,包含:

● 获取聊天记录

● 发送、获取用户反馈

● 获取推荐次轮问题

下面是一些代码示例:

获取聊天记录
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await wx.cloud.extend.AI.bot.getChatRecords({
  botId: "botId-xxx",
  pageNumber: 1,
  pageSize: 10,
  sort: "asc",
});

传入 botId、分页信息和排序方式,获取指定 Agent 的聊天记录。

发送反馈与获取反馈

发送用户反馈:

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const res = await wx.cloud.extend.AI.bot.sendFeedback({
  userFeedback: {
    botId: "botId-xxx",
    recordId: "recordId-xxx",
    comment: "非常棒",
    rating: 5,
    tags: ["优美"],
    aiAnswer: "落英缤纷",
    input: "来个成语",
    type: "upvote",
  },
});
获取次轮推荐问题
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const res = await wx.cloud.extend.AI.bot.getRecommendQuestions({
  data: {
    botId: "xxx-bot-id",
    msg: "介绍一下 Python 语言",
  },
});
for await (let x of res.textStream) {
  console.log(x);
}

在 data 参数中设置 botId 和用户消息 msg,通过遍历 textStream 获取推荐问题。

云开发在 SDK 中提供了一整套接入 Agent(智能体)的 API 接口,包括基础对话、对话历史保存、对话反馈收集、次轮问题推荐等。小程序开发者可在 云开发平台中创建 Agent,然后在小程序前端代码中直接调用 wx.cloud.extend.AI 下的各类接口直接与 Agent 进行交互。

指引三:使用云开发 AI 对话组件,快速接入 AI 对话

为了方便开发者快速在自己的小程序里实现 AI 对话功能,云开发提供了一个 AI 对话的小程序组件供开发者直接使用,效果如下图:

1、下载对话组件代码包,并安装依赖

组件下载地址:https://weda.cloud.tencent.com/ai-resource/agent-ui.zip

下载组件包后,解压,然后将组件包放入小程序项目内,假设放在小程序根目录下的 components/agent-ui 目录下:

由于对话组件的体积较大,开发者使用小程序子包的形式来引入。在小程序项目的 app.json 中,我们引入组件包:

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{
"lazyCodeLoading": "requiredComponents",
"subpackages": [
  { 
"root": "components/agent-ui",
"name": "agent-ui",
"pages": []
  }
 ]
}

在小程序根目录,运行以下命令,安装组件依赖:

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npm install ./components/agent-ui

然后点击小程序开发工具菜单栏的「工具」-「构建NPM」,等待构建成功。

2

对话组件初始化

接下来在小程序中使用上文里植入的对话组件。

首先实现对话组件的异步加载,以及初始化,推荐放在小程序的 onLaunch 生命周期中:

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// app.js
App({
onLaunch: function () {
	wx.cloud.init({
	env: '<云开发环境ID>',
});

	require
.async('./components/agent-ui/index.js')
.then(module => {			
    module.clientSDK.init({
	envID: '<云开发环境ID>', // 云开发环境Id
    })
  })
 }
});

3

创建新页面,引入组件,实现对话交互

创建一个新的小程序页面,作为对话组件的载体。

在页面的 index.json 配置文件中,我们声明引入对话组件:

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{ "usingComponents": {
"agent-ui": "/components/agent-ui/dist/Agent-UI/index"
 },
"componentPlaceholder": {
"agent-ui": "block"
 }
}

随后便可以直接在页面中使用 AI 对话组件了:

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<!--index.wxml-->
<view class="container">
<agent-ui bot="{{ bot }}"></agent-ui>
</view>
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// index.js

Page({
  data: {
	bot: {		
            botId: "<填入 Agent ID>"
}
}
});

总 结

以上为云开发的以下三种方式接入大模型,分别适用于不同的场景:

1. 通过 SDK 直接调用大模型:适用于非对话类的通用场景,如文本生成、智能补全、智能翻译等。

2. 通过 SDK 调用 Agent(智能体)对话能力:这种方式适合专门的 AI 对话场景,支持配置欢迎语、提示词、知识库等对话中需要的能力。

3. 使用 AI 对话组件:这种方式对于专业前端开发者更友好,可以基于云开发提供的 UI 组件,快速在小程序中植入 AI 对话能力。

以上的三种小程序接入AI的方式,云开发将完整的代码示例放在了代码仓库中,供大家参考:

Gitee:https://gitee.com/TencentCloudBase/cloudbase-ai-example

Github:https://github.com/TencentCloudBase/cloudbase-ai-example

当然,不只是小程序,云开发的 AI 能力也支持通过 Web 应用、Node.js、 HTTP API 来对大模型进行调用,可以参考以下文档:

Web 应用接入:https://docs.cloudbase.net/ai/sdk-reference/init

Node.js 接入:https://docs.cloudbase.net/ai/sdk-reference/init

HTTP API 接入:https://docs.cloudbase.net/http-api/ai-bot/ai-agent-%E6%8E%A5%E5%85%A5

未来,云开发计划推出更多的 AI 能力,如 Tool Calling(工具调用)、多 Agent 串联、工作流编排等,敬请期待,可访问以下内容获取更多信息:

腾讯云开发主页:https://tcb.cloud.tencent.com/

云开发官方文档:https://docs.cloudbase.net/

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原始发表:2025-02-12,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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