Go-DeepSeek调用 DeepSeek 模型：包括在线 API 和本地部署API

DeepSeek 是一个强大的 AI 模型平台，支持多种自然语言处理任务，如对话生成、代码补全和函数调用。为了方便 Go 开发者快速集成 DeepSeek 的功能，我开发了一个非官方的 Go 客户端库：go-deepseek。本文将详细介绍如何使用该库，从在线 API 调用到本地模型部署，帮助你快速上手。

项目简介
go-deepseek 是一个 Go 语言编写的客户端库，支持以下功能：

1. Chat Completion：对话生成
2. FIM (Fill-in-Middle) Completion：代码补全
3. Function Calling：函数调用
4. Embeddings：文本嵌入
   此外，go-deepseek 还支持通过 Ollama 调用本地模型（如 deepseek-r1），为开发者提供更灵活的部署选项。

安装
使用以下命令安装 go-deepseek：

go get github.com/p9966/go-deepseek

注意：该库需要 Go 1.23 或更高版本。

快速开始

1. 使用 DeepSeek API 进行对话生成
   以下是一个简单的示例，展示如何使用go-deepseek调用 DeepSeek 的在线 API 进行对话生成：

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"os"

	"github.com/p9966/go-deepseek"
)

func main() {
	client := deepseek.NewClient(os.Getenv("DEEPSEEK_API_KEY"))
	request := deepseek.ChatCompletionRequest{
		Model: deepseek.DeepSeekChat,
		Messages: []deepseek.ChatCompletionMessage{
			{
				Role:    deepseek.ChatMessageRoleUser,
				Content: "Hello!",
			},
		},
	}

	ctx := context.Background()
	resp, err := client.CreateChatCompletion(ctx, &request)
	if err != nil {
		log.Fatalf("ChatCompletion failed: %v", err)
	}

	if len(resp.Choices) == 0 {
		log.Fatal("No response choices available")
	}

	fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

使用 Ollama 调用本地模型
如果你想在本地运行模型，可以通过 Ollama 部署 deepseek-r1，并使用以下代码调用：

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	"github.com/p9966/go-deepseek"
)

func main() {
	client := deepseek.Client{
		BaseUrl: "http://localhost:11434",
	}
	request := deepseek.OllamaChatRequest{
		Model: "deepseek-r1:7b",
		Messages: []deepseek.OllamaChatMessage{
			{
				Role:    "user",
				Content: "Hello!",
			},
		},
	}
	response, err := client.CreateOllamaChatCompletion(context.TODO(), &request)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Error: %v", err)
	}

	fmt.Println(response.Message.Content)
}