C#与AI的交互(以DeepSeek为例)

C#与ai的交互

与AI的交互使用的Http请求的方式,通过发送请求,服务器响应ai生成的文本

下面是完整的代码,我这里使用的是Ollama本地部署的deepseek,在联网调用api时,则url会有不同

csharp 复制代码
public class OllamaRequester
{
    [Serializable]
    public class RequestData
    {
        public string model;	//模型名称
        public string prompt;	//对话文本
        public int[] context;	//上下文
        public bool stream;	//是否使用流式传输
    }

    [Serializable]
    public class ResponseData
    {
        public string model;
        public string created_at;
        public string response;	//相应内容
        public bool done;	//生成是否结束
        public string done_reason;	//结束的状态
        public int[] context;	//上下文
        public long total_duration;
        public long load_duration;
    }

    private static OllamaRequester instance;
    public static OllamaRequester Instance
    {
        get
        {
            if(instance == null)
            {
                instance = new OllamaRequester();
                instance.Init();
            }
            return instance;
        }
    }


    private int[] context;
    private HttpClient client;

    private void Init()
    {
        client = new HttpClient();
    }

    public async Task SendReq(string str, Action<ResponseData> onResOnce)
    {
    	//注意!这里是本地Ollama的地址,如果你是联网调用ai接口的的话,需要改成官网提供的url
        string url = "http://localhost:11434/api/generate"; //ollama端口默认11434

		//如果使用联网调用ai接口,则请求的参数会有不同,我这使用的是本地部署的请求参数
        RequestData data = new RequestData()
        {
            model = "deepseek-r1:7b",
            prompt = str,
            context = context,
            stream = true, //建议用流式传输,不然响应比较慢
        };
        string json = JsonUtility.ToJson(data);
        HttpContent content = new StringContent(json);
        content.Headers.ContentType = new System.Net.Http.Headers.MediaTypeHeaderValue("application/json");
        Debug.Log("发送请求..");
        try
        {
            var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, url);
            request.Content = content;
            
            //这个HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead至关重要,流式传输必须使用这个
            HttpResponseMessage msg = await client.SendAsync(request, HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead);
            try
            {
                //不是200则直接报错
                if (msg.StatusCode != System.Net.HttpStatusCode.OK)
                {
                    Debug.LogError($"错误!statusCode=={msg.StatusCode}, 错误消息=={msg.Content}");
                    return;
                }
                Stream stream = await msg.Content.ReadAsStreamAsync();

                StreamReader reader = new StreamReader(stream);
                while (true)
                {
                    string resStr = await reader.ReadLineAsync();
                    Debug.Log("str==" + resStr);
                    ResponseData res = JsonUtility.FromJson<ResponseData>(resStr);
                    onResOnce?.Invoke(res);
                    if (res.done)
                    {
                        break;
                    }
                }
                reader.Dispose();
                stream.Dispose();
            }
            catch (Exception e)
            {
                Debug.LogError(e);
            }
        }
        catch(Exception e)
        {
            Debug.LogError(e);
        }
    }
}

注意代码中SendAynsc时,使用了HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead ,这个枚举表示的是读取响应头部信息,并且允许你从响应流中逐步读取信息。

默认情况下,Http会等待整个响应体全部下载完,才会返回响应,这样在文本很长时响应会非常慢!所以通常建议开启流式传输

下面是ai响应的数据格式示例

lua 复制代码
--api返回的数据格式是json(因为csdn没有json格式的代码段,所以我用了lua表示)
{
    "model": "deepseek-r1:7b",	--模型
    "created_at": "2025-02-24T02:03:41.8641806Z",
    "response": "",	--响应内容,我这里因为已经结束生成了,所以resposne是空
    "done": true,	--done==true,表示结束生成
    "done_reason": "stop",	--done_reason==stop,表示正常结束,会有其他非正常结束的情况
    "context": [	--上下文,在下次发送请求的时候,需要发送context,可以让ai保持连续对话
        151644,
        108386,
        151645,
        151648,
        271,
        151649,
        271,
        108386,
        6313,
        112169,
        104639,
        56568,
        3837,
        104139,
        109944,
        106128,
        9370,
        101037,
        11319,
        102215,
        86119,
        5373,
        101898,
        99998,
        100836,
        100281,
        3837,
        35946,
        102070,
        108896,
        101036,
        6313,
        144236
    ],
    "total_duration": 4234560000,
    "load_duration": 18329400,
    "prompt_eval_count": 4,
    "prompt_eval_duration": 274000000,
    "eval_count": 31,
    "eval_duration": 3941000000
}
相关推荐
<-->6 分钟前
sglang-omni [多模态大语言模型的推理与评测框架]
人工智能·语言模型·自然语言处理
YXWik69 分钟前
Linux内网搭建FastGpt+配置ollama私有化的deepseek-r1:7b模型
ai
子游i1 小时前
HappyHorse 1.0 创作指南
人工智能·ai·happyhorse
GJGCY1 小时前
从技术路径看金融AI智能体规模化落地:三大风险与可靠架构选择
ai·金融·智能体
jiayong231 小时前
国内外视频/图像大模型与智能体工具平台竞品对比
ai·音视频·agent
GEO索引未来1 小时前
国内首部GEO可信传播标准立项通过/DeepSeek-V4 正式上线并开源/Open AI、Google继续推进AI广告标准化
大数据·人工智能·gpt·ai·chatgpt·开源
维元码簿1 小时前
Claude Code 深度拆解:Agent 执行内核 3 — 从 API 调用到安全退出
ai·agent·claude code·ai coding
JQLvopkk2 小时前
C# 工业级上位机:交互实战
开发语言·c#·交互
marsh02062 小时前
39 openclaw持续集成实践:自动化构建与部署流程
运维·ci/cd·ai·自动化·编程·技术