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
VIP_CQCRE2 小时前
Claude Code 接入 NanoBanana MCP:让 AI 编程助手直接完成图片生成与编辑
ai·mcp·claude code·ace data cloud
小白跃升坊2 小时前
大模型推理入门:从原理到实践
ai·大模型·llm·推理优化
腾视科技-AIoT2 小时前
超低功耗 性能卓越|腾视科技重磅推出TS-SG-SM9系列AI算力模组,引领边缘智能计算新篇章
人工智能·科技·ai·算力模组·ai算力模组·ai模组·腾视科技
张忠琳2 小时前
【deepseek-harness】DeepSeek Harness Agent Loop 模块深度架构分析之一
ai·agent·deepseek·harness·dsh
一技安身2 小时前
【大模型】Win11 部署 DeepSeek+ RAGFlow0.27.2 (Ollama方案,断网可用)
docker·ai·语言模型
顾城猿3 小时前
LoRA基础
语言模型
韩曙亮4 小时前
【AI 大模型】国内各平台 AI 大模型 价格、性能 对比分析 ② ( 智谱 BigModel | 腾讯云 TokenHub | 千问 AI 平台 )
人工智能·ai·大模型·腾讯云·ai大模型·千问·智谱
张忠琳5 小时前
【deepseek-harness】DeepSeek Harness Agent Loop 模块深度架构分析之二
ai·agent·deepseek·harness·dsh
科技每日热闻6 小时前
AI创业公司需要GPU算力进行模型训练和推理,推荐选择哪些云平台?
ai