打造AI聊天機器人：DeepClaude的實戰指南
在這個充滿創新與科技的時代，AI聊天機器人已經成為各行各業不可或缺的一部分。今天，我們要來探討一個非常有趣且強大的工具——DeepClaude，它結合了多種先進技術，能夠幫助你打造出更智能、更高效的對話系統。
什麼是DeepClaude？
簡介
[GitHub logo
DeepClaude是一個基於FastAPI開發的項目，它受到Aider團隊開源項目deepclaude的啟發。這個項目結合了兩種強大的模型：Siliconflow 的 DeepSeek R1 和 Anthropic 的 Claude 模型，使得它在推理能力和文本生成上都達到了頂級水準。
特點
- 流式輸出模式: 提供最有效率的輸出方式，不浪費時間。
- 支持多種部署方式: 可以通過Docker、Railway、Zeabur等平台進行一鍵部署。
- 兼容OpenAI格式: 方便與其他OpenAI兼容模型進行整合。
如何運行和部署
Step 1. 獲取必要API
首先，你需要獲得以下兩個重要組成部分：
- Siliconflow 的 DeepSeek API Key: 可以從Siliconflow官網獲得2000萬免費token。
- Anthropic Claude API Key: 需要在Anthropic控制台申請。
Step 2. 本地運行
克隆並安裝依賴項
git clone git@github.com:ErlichLiu/DeepClaude.git
cd DeepClaude
# 使用uv同步環境並安裝依賴項（如果沒有uv，可以參考文檔）
uv sync
# 啟動虛擬環境（macOS）
source .venv/bin/activate
# 啟動虛擬環境（Windows）
.venv\Scripts\activate
配置環境變數
複製.env.example到.env中，並根據注釋填寫相關配置信息，如API密鑰等：
cp .env.example .env
啟動服務端程序
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
這樣就可以在本地訪問你的服務了！通常baseUrl為:http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions。
Step 3 部署選擇
Docker Compose 部署
如果你熟悉Docker，可以使用docker-compose來快速部署：
docker-compose up -d
確保替換好 docker-compose.yml 中需要設定的地方，如 your_allow_api_key, your_deepseek_api_key, 等等。
Railway 一鍵部署
或者，你也可以選擇Railway進行一鍵式雲端部署，這樣會更加方便：
Railway 一鍵步驟
1. Fork你的代碼到自己的Github倉庫
2. 前往Railway官網，登入後點擊「Deploy a new project」
3. 選擇「Deploy from GitHub repo」，然後授權Railway訪問你的Github帳戶
4. 選擇剛剛fork過去的倉庫，並設定好相關變數
5. 點擊「Deploy」開始自動化建置
完成後，你就會有一個可用的域名來訪問你的服務！
技術棧概覽
| 技術名稱 | 功能描述 |
|---|---|
| FastAPI | 高性能Web框架，用於構建RESTful API |
| UV | 現代化包管理工具，用於管理Python依賴項 |
| Docker | 容器化技術，用於簡單、高效地部屬應用 |
結論與展望
使用DeepClause, 你不僅能夠輕鬆搭建高性能的人工智慧對話系統，而且還能享受跨平台的一鍵式雲端部屬體驗。不管是個人開發者還是企業團隊，這些優勢都將大大提升你們對客戶提供服務時的情境反饋速度和質量。在未來，我們期待看到更多創新的應用場景，以及基於此類框架所衍生的新型商業模式!