前言 本文將透過開發 Python Web API 後台 及 Vue 前台，搭配自訂對話規則回覆以及 LLM DeepSeek 開發一個人 local 的 Web 聊天機器人。 前置條件 本專案有使用到 DeepSeek API，故讀者須申請DeepSeek API 關於DeepSeek API，進入 DeepSeek 開發者平台的 API 管理頁面取得 API Key。 目錄清單 charbot/ |-- .env |-- app.py |-- chatbot_deepseek.py |-- deepseek_client.py |-- llm_guard.py |-- responses.json |-- response_loader.py 後台 Web API Python ChatBot + DeepSeek 版本 1. 安裝相關模型 python-dotenv 是一個專門用於從 .env 檔案載入環境變數到 Python 程式中的函式庫 % pip install python-dotenv spaCy是一個用於自然語言處理的開源軟件庫 參看: https://pypi.org/project/spacy/ % pip install spacy 安裝 使用 spaCy 的 中文模型 % python3 -m spacy download zh_core_web_sm 安裝 FastAPI 和 ASGI 伺服器Uvicorn 用於執行 FastAPI 應用程式 % pip install fastapi uvicorn 中文模型簡介: zh_core_web_sm: 最小的中文語言模型，用於基本的語言處理任務(分詞和詞性標註)。 zh_core_web_md: 一個中等大小的中文語言模型，比 zh_core_web_sm 包含更多的詞彙、語言特徵和上下文訊息，可以用於更多的語言處理。 zh_core_web_lg: 最大的中文語言模型，比 zh_core_web_md 包含更多的語言特徵和上下文信息，可以用於更複雜和高級的語言處理。 2. 實作代碼 responses.json 對話規則型回覆檔，可後續新增或調整對話內容。 { "greeting": [ ...