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云原生后端与大模型融合的开篇之章
探秘云原生后端开发
云原生后端是什么
云原生后端架构核心要素
微服务架构
容器化技术
服务发现与配置管理
Kubernetes 编排
走进腾讯云大模型知识引擎
引擎独特功能与优势
DeepSeek - R1、V3 两款模型 …目录
云原生后端与大模型融合的开篇之章
探秘云原生后端开发
云原生后端是什么
云原生后端架构核心要素
微服务架构
容器化技术
服务发现与配置管理
Kubernetes 编排
走进腾讯云大模型知识引擎
引擎独特功能与优势
DeepSeek - R1、V3 两款模型 API 解析
代码实战基于腾讯云大模型 API 构建云原生后端服务
前期准备工作
项目初始化与框架搭建
选择后端框架
创建 FastAPI 项目并展示基本结构
配置项目依赖
接入腾讯云 DeepSeek API
编写 API 调用函数
参数设置与优化
实现云原生后端服务核心功能
智能问答功能
文档解析与信息抽取
与其他云原生组件集成
总结与展望 云原生后端与大模型融合的开篇之章 在数字化浪潮汹涌澎湃的当下云原生后端开发已然成为构建高效、灵活且可扩展应用的关键基石。随着云计算技术的迅猛发展企业对于应用的性能、可靠性以及快速迭代能力提出了前所未有的高要求。云原生后端以其独特的优势如容器化部署带来的高效资源利用、微服务架构实现的高可扩展性和灵活性以及动态管理与持续集成部署所赋予的敏捷开发能力正逐渐成为现代软件开发的主流范式。 与此同时大模型技术的横空出世如同一颗璀璨的新星照亮了人工智能领域的天空。大模型凭借其强大的语言理解、生成和推理能力为各个行业带来了革命性的变革。从智能客服到内容创作从数据分析到智能决策大模型的应用场景愈发广泛展现出巨大的潜力。 而腾讯云大模型知识引擎无疑是这一领域的佼佼者。它同步提供 DeepSeek-R1、V3 两款模型 API 快速接入为开发者们打开了一扇通往大模型世界的便捷之门。这两款模型 API 不仅具备强大的功能而且在稳定性、安全性和易用性方面表现卓越。其稳定的 API 服务如同坚实的桥梁确保了数据传输的顺畅与可靠严格的安全机制为数据和应用筑牢了安全防线让开发者无后顾之忧而简洁易用的设计理念大大降低了开发门槛使更多的开发者能够轻松驾驭大模型技术将其融入到自己的应用中。 通过腾讯云 DeepSeek API 结合大模型知识引擎开放的文档解析、拆分、embedding、多轮改写等多项 API 原子能力开发者们仿佛拥有了一把神奇的钥匙可以开启无限的创新可能。企业或者个人开发者能够根据自身的实际项目需求或是对潜在应用开发的深入思考灵活组建开发专属 AI 服务。这种高度的灵活性和定制化能力使得大模型技术能够更好地满足不同行业、不同场景的多样化需求为企业带来独特的竞争优势。 探秘云原生后端开发
云原生后端是什么 云原生后端是基于云计算环境进行设计和开发的服务端应用它深度融合了云服务与云原生技术旨在为现代应用提供灵活、高效、弹性且可扩展的解决方案已然成为当下构建应用程序的核心方式。在当今数字化时代企业对应用的性能、敏捷性以及应对高并发的能力有着极高的要求云原生后端正是顺应这一趋势而蓬勃发展。 云原生后端开发涵盖了一系列先进的技术与理念。从编程语言层面来看常用的有 Golang、Java、Python 等。Golang 以其高效的并发处理能力和轻量级特性在云原生开发中备受青睐特别适合构建高性能、低延迟的微服务Java 凭借其成熟的生态系统和强大的企业级框架如 Spring Boot为大型复杂应用的开发提供了坚实的基础Python 则以其简洁易用和丰富的数据处理库在快速迭代开发和数据相关的服务中展现出独特的优势。 云原生后端架构核心要素
微服务架构 微服务架构是云原生后端的核心架构模式之一它将一个大型的、复杂的应用程序拆分成多个小型的、独立的服务每个服务专注于完成一个特定的业务功能。这些微服务可以独立开发、独立部署、独立扩展并且通过轻量级的通信机制相互协作。 微服务架构具有诸多显著优势。首先它极大地提高了开发效率。不同的微服务可以由不同的团队负责开发各团队能够根据自身的技术专长和业务需求选择最合适的技术栈。例如在一个电商系统中用户认证服务可以使用 Java 和 Spring Security 来确保安全性和稳定性而商品推荐服务则可以采用 Python 和相关的机器学习库以充分利用 Python 在数据处理和算法实现方面的优势。这种技术多样性使得每个微服务都能发挥其最大效能同时也促进了团队之间的技术交流与创新。 以电商系统为例我们可以按照业务功能将其拆分为多个微服务。用户管理服务负责用户的注册、登录、个人信息管理等功能商品管理服务负责商品的发布、编辑、上架、下架等操作订单管理服务则专注于订单的创建、支付、发货、退款等流程支付服务集成了各种支付方式如支付宝、微信支付等为订单支付提供支持。每个微服务都遵循单一职责原则只负责自己特定的业务领域这样使得代码结构更加清晰易于维护和扩展。在实际开发中用户管理服务可以使用 Java 和 Spring Boot 框架进行开发利用 Spring Security 实现用户认证和授权功能商品管理服务可以采用 Golang 编写借助其高效的并发处理能力快速响应用户对商品信息的查询和修改请求订单管理服务和支付服务则可以根据具体需求选择合适的技术栈进行开发。这些微服务之间通过轻量级的通信协议如 RESTful API 或 gRPC 进行交互实现数据的共享和业务流程的协同。例如当用户下单时订单管理服务会调用商品管理服务检查商品库存调用支付服务进行支付操作调用用户管理服务获取用户信息最终完成订单的创建和处理。通过这种方式电商系统的各个业务功能被拆分成独立的微服务每个微服务都可以独立演进和扩展从而提高了整个系统的灵活性和可维护性。 容器化技术 容器化技术是云原生后端开发的重要基石而 Docker 则是其中最为流行的实现方式。Docker 通过将应用程序及其所有依赖项包括代码、运行时环境、系统工具、系统库等打包成一个标准的、独立的单元即容器实现了应用的跨环境一致性部署和运行。 容器化技术具有众多突出的优势。首先它实现了环境的高度一致性。无论应用是在开发人员的本地机器上进行开发和测试还是部署到测试环境、生产环境只要使用相同的 Docker 镜像应用就能以完全相同的方式运行。这彻底解决了因环境差异导致的 “在我这里运行没问题到了其他环境就出错” 的问题大大提高了开发和运维的效率。例如开发团队在本地使用 Docker 容器搭建开发环境安装了应用所需的各种依赖如数据库、Web 服务器等。当需要将应用部署到测试环境或生产环境时只需将本地的 Docker 镜像直接复制过去就能确保应用在不同环境中的运行环境完全一致避免了因环境配置不一致而引发的各种错误。 再者容器化技术便于应用的迁移和部署。由于容器包含了应用运行所需的一切将其从一个环境迁移到另一个环境变得非常简单。无论是从本地开发环境迁移到测试环境还是从测试环境迁移到生产环境甚至是在不同的云平台之间进行迁移只要目标环境支持 Docker 引擎就可以轻松地部署应用。例如企业可以将基于 Docker 容器的应用从私有云平台迁移到公有云平台或者在不同的公有云平台之间进行切换而无需担心应用的兼容性和环境配置问题。这种灵活性使得企业能够根据自身的业务需求和成本考量自由选择最合适的云服务提供商和部署环境。 以一个简单的 Python Web 应用为例我们可以使用 Docker 将其容器化。假设该应用使用 Flask 框架开发代码如下 from flask import Flaskapp Flask(__name__)app.route(/)
def hello_world():return Hello, World!if __name__ __main__:app.run(host0.0.0.0, port5000) 为了将这个应用容器化我们需要创建一个 Dockerfile。Dockerfile 是一个文本文件其中包含了构建 Docker 镜像的指令。以下是一个简单的 Dockerfile 示例 # 使用官方的Python 3.9基础镜像
FROM python:3.9# 设置工作目录
WORKDIR /app# 将当前目录下的所有文件复制到容器的/app目录下
COPY. /app# 安装应用所需的依赖项这里假设使用requirements.txt文件来管理依赖
RUN pip install -r requirements.txt# 暴露应用运行的端口
EXPOSE 5000# 定义容器启动时要运行的命令
CMD [python, app.py] 在上述 Dockerfile 中首先指定了使用官方的 Python 3.9 基础镜像作为构建基础。然后设置了工作目录为 /app将当前目录下的所有文件复制到容器的 /app 目录中。接着使用 RUN 指令安装应用所需的依赖项这里假设依赖项已经记录在 requirements.txt 文件中。通过 EXPOSE 指令暴露应用运行的端口 5000最后使用 CMD 指令定义容器启动时要运行的命令即运行 Python 应用程序 app.py。 有了 Dockerfile 后我们可以在包含应用代码和 Dockerfile 的目录下执行以下命令来构建 Docker 镜像 docker build -t my-python-app. 其中“-t” 参数用于指定镜像的标签tag“my-python-app” 是我们给镜像起的名字最后的 “.” 表示当前目录即 Docker 会在当前目录下寻找 Dockerfile。构建完成后我们可以使用以下命令来运行容器 docker run -p 5000:5000 my-python-app “-p” 参数用于将宿主机的端口 5000 映射到容器内的端口 5000这样我们就可以通过宿主机的 IP 和映射的端口访问容器内运行的应用了。通过这个简单的例子我们可以清晰地看到 Docker 是如何将一个应用容器化并运行的以及容器化技术在实现环境一致性和便捷部署方面的强大优势。 服务发现与配置管理 在云原生后端开发中服务发现与配置管理是至关重要的环节它们为微服务架构的稳定运行提供了有力支持。 以 Consul 为例它是一个分布式的服务发现和配置管理工具具有高可用、分布式、一致性等特点。Consul 基于 Raft 算法实现了数据的一致性确保在集群环境下数据的可靠性。在使用 Consul 进行服务发现时每个微服务在启动时会向 Consul 注册自己的服务信息包括服务名称、IP 地址、端口号等。同时Consul 会定期检查服务的健康状态当某个服务出现故障时Consul 会将其从服务列表中移除避免其他服务向故障服务发送请求。当一个微服务需要调用另一个服务时它会向 Consul 查询目标服务的地址Consul 会返回可用的服务实例列表微服务可以根据一定的负载均衡策略选择其中一个实例进行通信。例如在一个由多个微服务组成的分布式系统中用户管理服务可以通过 Consul 发现订单服务的地址然后向订单服务发送创建订单的请求。通过这种方式Consul 实现了微服务之间的动态发现和通信提高了系统的灵活性和可扩展性。 Spring Cloud Config 是 Spring Cloud 生态系统中的一个配置管理组件它为分布式系统中的微服务提供了集中化的外部配置支持。Spring Cloud Config 基于 Git 存储配置文件通过将配置文件存储在 Git 仓库中可以方便地进行版本控制和管理。微服务可以通过 Spring Cloud Config 客户端从配置服务器获取配置信息并且支持配置的动态刷新。例如我们可以在 Git 仓库中创建一个配置文件用于存储微服务的数据库连接配置 spring.datasource.urljdbc:mysql://localhost:3306/mydb
spring.datasource.usernameroot
spring.datasource.passwordpassword 然后在微服务的配置文件中指定配置服务器的地址和应用名称微服务启动时就会从配置服务器获取相应的配置信息。当配置信息发生变化时我们可以通过发送 POST 请求到配置服务器的刷新端点实现配置的动态更新而无需重启微服务。通过这种方式Spring Cloud Config 实现了微服务配置的集中管理和动态更新提高了系统的可维护性和灵活性。 Kubernetes 编排 Kubernetes简称 K8s在云原生后端开发中扮演着 “超级管家” 的角色是实现云原生架构的关键技术之一。它提供了一套强大的容器编排和管理功能能够自动化地部署、扩展、监控和管理容器化应用程序确保应用在复杂的云环境中稳定、高效地运行。 Kubernetes 的核心概念丰富而强大。Pod 是 Kubernetes 中最小的可部署和可管理的计算单元它可以包含一个或多个紧密相关的容器。这些容器共享网络命名空间、存储卷等资源它们之间可以通过localhost进行高效通信就像在同一个进程中一样。例如在一个 Web 应用中我们可以将 Web 服务器容器和应用程序容器放在同一个 Pod 中它们可以共享网络端口并且可以方便地共享数据存储卷实现数据的共享和交互。 在实际使用中假设我们有一个简单的 Node.js Web 应用我们希望使用 Kubernetes 进行部署。首先我们需要创建一个 Docker 镜像将应用及其依赖打包到镜像中。然后我们可以编写一个 Kubernetes 的 Deployment 配置文件例如 deployment.yaml apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: my-nodejs-app
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: my-nodejs-apptemplate:metadata:labels:app: my-nodejs-appspec:containers:- name: my-nodejs-appimage: my-nodejs-app:latestports:- containerPort: 3000 在这个配置文件中我们定义了一个名为 my-nodejs-app 的 Deployment期望创建 3 个 Pod 副本。通过 selector.matchLabels 来选择具有 app: my-nodejs-app 标签的 Pod。在 template 部分我们定义了 Pod 的模板包括容器的镜像、要暴露的端口等信息。 接着我们可以创建一个 Service 配置文件例如 service.yaml apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: my-nodejs-service
spec:selector:app: my-nodejs-appports:- protocol: TCPport: 80targetPort: 3000type: LoadBalancer 这个 Service 配置文件将 my-nodejs-app 的 Pod 暴露出来通过 LoadBalancer 类型的 ServiceKubernetes 会为我们分配一个外部可访问的 IP 地址其他服务可以通过这个 IP 地址和端口 80 来访问我们 走进腾讯云大模型知识引擎
引擎独特功能与优势 腾讯云大模型知识引擎宛如一座智能的知识宝库在云原生后端开发领域散发着独特的魅力展现出诸多强大的功能与显著的优势。 接口名称 单价 DeepSeek API 接口 DeepSeek-R1 模型 输入0.004元/千token 输出含思维链0.016元/千token DeepSeek-V3 模型 输入0.002元/千token 输出0.008元/千token 多轮对话功能是其一大亮点它使得人与机器之间的交互更加自然、流畅仿佛是与一位知识渊博且耐心十足的专家进行交流。在实际应用中比如智能客服场景当用户咨询问题时多轮对话功能能够理解用户的意图根据上下文进行精准的回答并能灵活应对用户的追问和进一步的需求。例如用户询问 “我想购买一款手机有什么推荐吗” 知识引擎可以根据用户的需求询问用户对手机品牌、预算、功能等方面的偏好然后给出针对性的推荐。如果用户继续追问某款推荐手机的具体参数、价格等信息知识引擎也能快速响应提供详细的解答。这种多轮对话的能力大大提升了用户体验使智能客服能够更好地满足用户的需求提高客户满意度。 文档解析能力则为处理各种复杂的文档提供了有力的支持。在企业级应用中常常会遇到各种格式的文档如 PDF、Word、Excel 等这些文档可能包含丰富的业务信息和知识。腾讯云大模型知识引擎能够对这些文档进行深入解析准确提取其中的关键信息并将其转化为结构化的数据以便后续的处理和分析。例如在金融领域知识引擎可以解析银行的财报文档提取出资产负债表、利润表等关键数据为金融分析师提供准确的数据支持在法律行业它可以解析合同文档识别出合同中的关键条款、权利义务等信息帮助律师进行合同审查和风险评估。这种强大的文档解析能力不仅提高了文档处理的效率还为企业的决策提供了更加准确和可靠的依据。 拆分和 embedding 能力也是知识引擎的重要功能之一。拆分能力可以将大型的文档或文本按照一定的规则进行分割使其更易于处理和管理。而 embedding 能力则能够将文本转化为低维的向量表示这些向量蕴含了文本的语义信息使得计算机能够更好地理解和处理文本。通过 embedding 技术知识引擎可以实现文本的相似度计算、聚类分析等功能为知识检索和推荐提供了坚实的技术基础。例如在企业知识库中当用户搜索相关知识时知识引擎可以通过计算用户输入的关键词与知识库中文本的向量相似度快速找到与之相关的文档和知识提高知识检索的准确性和效率。 此外腾讯云大模型知识引擎还具有高度的可扩展性和灵活性。它可以轻松地与其他云服务和工具进行集成如腾讯云的对象存储COS、数据库服务等实现数据的无缝流动和共享。同时知识引擎支持多种编程语言和开发框架方便开发者根据自己的需求和技术栈进行定制化开发。无论是大型企业还是初创公司都可以根据自身的业务需求灵活地使用知识引擎的功能构建出符合自己需求的 AI 应用。 在云原生后端开发中腾讯云大模型知识引擎的这些优势能够为开发者带来诸多便利。它可以帮助开发者快速搭建智能应用减少开发成本和时间。通过与云原生技术的深度融合知识引擎能够充分利用云服务的弹性和高效性实现应用的快速部署和扩展。例如在一个电商应用中知识引擎可以与微服务架构相结合为各个微服务提供智能的知识支持提升整个电商系统的智能化水平。同时知识引擎的安全性和稳定性也为云原生后端应用的可靠运行提供了保障确保应用在面对高并发和复杂业务场景时能够稳定、高效地运行。 DeepSeek - R1、V3 两款模型 API 解析 DeepSeek - R1 和 V3 两款模型 API 犹如两颗璀璨的明星在云原生后端开发的舞台上各自闪耀展现出独特的魅力和广泛的应用潜力。 接入地域域名就近地域接入推荐只支持非金融区lke.tencentcloudapi.com华南地区(广州)lke.ap-guangzhou.tencentcloudapi.com华东地区(上海)lke.ap-shanghai.tencentcloudapi.com华北地区(北京)lke.ap-beijing.tencentcloudapi.com西南地区(成都)lke.ap-chengdu.tencentcloudapi.com西南地区(重庆)lke.ap-chongqing.tencentcloudapi.com港澳台地区(中国香港)lke.ap-hongkong.tencentcloudapi.com亚太东南(新加坡)lke.ap-singapore.tencentcloudapi.com亚太东南(曼谷)lke.ap-bangkok.tencentcloudapi.com亚太南部(孟买)lke.ap-mumbai.tencentcloudapi.com亚太东北(首尔)lke.ap-seoul.tencentcloudapi.com亚太东北(东京)lke.ap-tokyo.tencentcloudapi.com美国东部(弗吉尼亚)lke.na-ashburn.tencentcloudapi.com美国西部(硅谷)lke.na-siliconvalley.tencentcloudapi.com欧洲地区(法兰克福)lke.eu-frankfurt.tencentcloudapi.com DeepSeek - R1 模型 API 专为复杂推理任务而精心设计它就像是一位逻辑思维缜密的智者在数学、代码生成和逻辑推理等领域展现出卓越的能力。在架构方面它采用了稠密 Transformer 架构这种架构能够有效地处理长上下文信息为复杂推理任务提供了强大的支持。然而稠密 Transformer 架构也带来了较高的计算资源消耗就如同一位强大的运动员需要大量的能量补给一样。不过其在推理任务上的表现堪称惊艳在数学问题求解中它能够凭借其强大的推理能力准确地分析问题找到解题思路并给出精确的答案。例如在解决复杂的数学证明题时DeepSeek - R1 能够理解题目中的条件和要求运用逻辑推理规则逐步推导出证明过程其准确率和效率在同类模型中表现出色。在代码生成方面它也有着出色的表现。当开发者需要生成特定功能的代码时只需提供相关的描述和需求DeepSeek - R1 就能根据这些信息生成高质量的代码片段。无论是 Python、Java 还是其他编程语言它都能应对自如为开发者节省了大量的时间和精力。在云原生后端开发中DeepSeek - R1 模型 API 的应用场景主要集中在对复杂逻辑处理和深度推理有较高要求的领域。例如在科研项目中研究人员可以利用它来处理复杂的实验数据和模型分析帮助他们发现数据中的规律和潜在的科学问题在算法交易领域它可以根据市场数据和交易策略进行复杂的逻辑推理和决策分析为投资者提供精准的交易建议。 参数名称类型必选描述ActionString是HTTP 请求头X-TC-Action。操作的接口名称。取值参考接口文档输入参数章节关于公共参数 Action 的说明。例如云服务器的查询实例列表接口取值为 DescribeInstances。RegionString-HTTP 请求头X-TC-Region。地域参数用来标识希望操作哪个地域的数据。取值参考接口文档中输入参数章节关于公共参数 Region 的说明。注意某些接口不需要传递该参数接口文档中会对此特别说明此时即使传递该参数也不会生效。TimestampInteger是HTTP 请求头X-TC-Timestamp。当前 UNIX 时间戳可记录发起 API 请求的时间。例如 1529223702。注意如果与服务器时间相差超过5分钟会引起签名过期错误。VersionString是HTTP 请求头X-TC-Version。操作的 API 的版本。取值参考接口文档中入参公共参数 Version 的说明。例如云服务器的版本 2017-03-12。AuthorizationString是HTTP 标准身份认证头部字段例如 TC3-HMAC-SHA256 CredentialAKID***/Date/service/tc3_request, SignedHeaderscontent-type;host, Signaturefe5f80f77d5fa3beca038a248ff027d0445342fe2855ddc963176630326f1024 其中 - TC3-HMAC-SHA256签名方法目前固定取该值 - Credential签名凭证AKID*** 是 SecretIdDate 是 UTC 标准时间的日期取值需要和公共参数 X-TC-Timestamp 换算的 UTC 标准时间日期一致service 为具体产品名通常为域名前缀。例如域名 cvm.tencentcloudapi.com 意味着产品名是 cvm。本产品取值为 lketc3_request 为固定字符串 - SignedHeaders参与签名计算的头部信息content-type 和 host 为必选头部 - Signature签名摘要计算过程详见 文档。TokenString否HTTP 请求头X-TC-Token。即 安全凭证服务 所颁发的临时安全凭证中的 Token使用时需要将 SecretId 和 SecretKey 的值替换为临时安全凭证中的 TmpSecretId 和 TmpSecretKey。使用长期密钥时不能设置此 Token 字段。LanguageString否HTTP 请求头X-TC-Language。指定接口返回的语言仅部分接口支持此参数。取值zh-CNen-US。zh- DeepSeek - V3 模型 API 则定位为通用型大语言模型它就像是一位多才多艺的艺术家在自然语言处理、知识问答、内容生成等多个领域都有着出色的表现。其采用的混合专家MoE架构是一大创新亮点这种架构拥有 6710 亿参数但每次激活仅 370 亿参数通过动态路由机制巧妙地优化了计算成本实现了高效的计算和运行。在性能表现上DeepSeek - V3 在知识类任务、多语言任务和编码任务中都展现出了优秀的能力。在知识问答方面当用户提出问题时它能够迅速理解问题的含义从庞大的知识库中检索相关信息并以清晰、准确的方式回答用户的问题。无论是历史、科学、文化还是其他领域的问题它都能给出令人满意的答案。在多语言任务中它支持多种语言之间的翻译和交互能够实现不同语言之间的无缝切换和交流。例如在跨国企业的客服系统中DeepSeek - V3 可以实时地将客户的问题翻译成客服人员能够理解的语言并将客服人员的回答翻译成客户的语言大大提高了客服的效率和质量。在编码任务中它能够根据代码的上下文和需求生成准确的代码补全和建议帮助开发者提高编码的效率和准确性。在云原生后端开发中DeepSeek - V3 模型 API 的应用场景十分广泛。在智能客服领域它可以作为核心的对话引擎为用户提供高效、智能的服务。当用户咨询问题时它能够快速理解用户的意图提供准确的解答并能根据用户的反馈进行多轮对话不断优化服务质量。在内容创作方面它可以帮助创作者生成高质量的文案、小说、新闻报道等内容。例如在新媒体运营中运营人员可以利用 DeepSeek - V3 生成吸引人的标题、文章内容等提高内容的质量和传播效果。 对比两款模型 APIDeepSeek - R1 更侧重于复杂推理任务其强大的推理能力和对长上下文的处理能力使其在科研、算法交易等领域具有独特的优势而 DeepSeek - V3 则以其通用性和高效性在自然语言处理的多个领域发挥着重要作用尤其是在对响应速度和多语言支持要求较高的场景中表现出色。在云原生后端开发中开发者可以根据具体的项目需求和应用场景灵活选择使用 DeepSeek - R1 或 V3 模型 API或者将两者结合使用充分发挥它们的优势构建出功能强大、性能卓越的 AI 应用。例如在一个综合性的电商平台中对于商品推荐、用户行为分析等需要复杂逻辑推理的任务可以使用 DeepSeek - R1 模型 API而对于智能客服、商品描述生成等自然语言处理任务则可以使用 DeepSeek - V3 模型 API。通过合理的选择和搭配能够为电商平台提供更加智能化、个性化的服务提升用户体验和平台的竞争力。 模型 参数量 上下文长度 最大输入长度 最大输出长度 DeepSeek-R1 671B 64k 56k 8k不含思维链长度 DeepSeek-V3 671B 64k 56k 8k不含思维链长度
代码实战基于腾讯云大模型 API 构建云原生后端服务
前期准备工作 在开启基于腾讯云大模型 API 构建云原生后端服务的精彩旅程之前我们首先要精心做好一系列的前期准备工作这就如同建造高楼大厦前的打地基是确保后续开发顺利进行的关键。 Python 作为一种简洁、高效且拥有丰富库资源的编程语言在云原生后端开发中占据着重要的地位。我们需要确保 Python 已经成功安装在我们的开发环境中。如果你还没有安装 Python可以前往 Python 官方网站https://www.python.org/downloads/根据你的操作系统版本下载对应的安装包进行安装。在安装过程中记得勾选 “Add Python to PATH” 选项这样可以将 Python 添加到系统环境变量中方便后续在命令行中使用 Python 命令。 安装好 Python 后接下来要安装相关的依赖库。这些依赖库就像是搭建房屋所需的各种建筑材料为我们的开发提供了强大的支持。我们可以使用 pipPython 的包管理工具来安装这些依赖库。在命令行中输入以下命令即可安装我们项目所需的依赖库 pip install fastapi uvicorn requests tencentcloud-sdk-python-common tencentcloud-sdk-python-lkeap 其中fastapi是一个现代、快速高性能的 Web 框架用于构建 API它基于标准 Python 类型提示支持异步编程能够帮助我们快速搭建出高效的后端服务uvicorn是一个轻量级的 ASGI 服务器用于运行我们的 FastAPI 应用requests库则用于发送 HTTP 请求在我们调用腾讯云大模型 API 时发挥着重要作用tencentcloud-sdk-python-common和tencentcloud-sdk-python-lkeap是腾讯云的 Python SDK提供了与腾讯云服务交互的接口方便我们接入腾讯云大模型知识引擎。 此外我们还需要注册腾讯云账号并获取 API 密钥。腾讯云账号是我们使用腾讯云服务的通行证而 API 密钥则是我们调用腾讯云大模型 API 的身份凭证。前往腾讯云官网https://cloud.tencent.com/按照注册流程完成账号注册。注册成功后登录腾讯云控制台在 “访问管理” - “API 密钥管理” 中点击 “新建密钥”妥善保管好生成的 API 密钥这将是我们后续调用 API 的重要依据千万不要泄露给他人哦。 项目初始化与框架搭建
选择后端框架 在众多的后端框架中FastAPI 脱颖而出成为我们构建云原生后端服务的首选框架。FastAPI 就像是一位高效的建筑师以其卓越的性能、简洁的设计和强大的功能为我们打造出坚固、灵活且易于维护的后端架构。 FastAPI 的高性能源于其基于 Python 的类型提示和异步编程特性。它能够充分利用 Python 的优势实现高效的请求处理和响应返回大大提高了应用的性能和响应速度。例如在处理高并发请求时FastAPI 的异步编程能力可以让多个请求同时处理而不会相互阻塞从而显著提升应用的吞吐量。 同时FastAPI 的设计理念简洁明了易于上手。它采用了直观的路由系统和依赖注入机制使得代码结构清晰易于理解和维护。例如定义一个 API 路由只需要使用简单的装饰器语法就可以轻松实现 from fastapi import FastAPIapp FastAPI()app.get(/)
def read_root():return {Hello: World} 在这个例子中我们使用app.get装饰器定义了一个根路径“/”的 GET 请求处理函数read_root当客户端访问根路径时将返回 “Hello, World” 的响应。这种简洁的语法和清晰的结构使得开发人员能够快速上手提高开发效率。 而且FastAPI 还具有丰富的功能和强大的扩展性。它支持自动生成 API 文档方便我们进行接口测试和文档管理同时它还可以与各种数据库、中间件和云服务进行集成满足不同项目的需求。例如我们可以使用 FastAPI 与数据库进行交互实现数据的存储和查询功能也可以将 FastAPI 与 Kubernetes 等容器编排工具结合实现应用的自动化部署和管理。 创建 FastAPI 项目并展示基本结构 接下来我们就开始创建 FastAPI 项目。在命令行中切换到你希望创建项目的目录然后执行以下命令 mkdir my_fastapi_project
cd my_fastapi_project 这两条命令分别用于创建一个名为my_fastapi_project的项目目录并进入该目录。接下来我们创建项目的基本文件结构。在项目目录下创建一个名为app的文件夹用于存放我们的应用代码。在app文件夹中创建一个__init__.py文件这个文件可以为空它的作用是告诉 Python 这个文件夹是一个 Python 包。然后再创建一个main.py文件这是我们项目的主文件用于定义 FastAPI 应用和路由。 mkdir app
touch app/__init__.py
touch app/main.py 此时我们的项目基本结构如下 my_fastapi_project
└── app├── __init__.py└── main.py 在main.py文件中我们编写以下代码创建一个简单的 FastAPI 应用 from fastapi import FastAPIapp FastAPI()app.get(/)
def read_root():return {Hello: World} 这段代码创建了一个 FastAPI 应用实例app并定义了一个根路径“/”的 GET 请求处理函数read_root当客户端访问根路径时将返回 “Hello, World” 的响应。 配置项目依赖 为了更好地管理项目依赖我们使用requirements.txt文件。在项目根目录下创建一个requirements.txt文件然后将我们之前安装的依赖库及其版本信息添加到这个文件中。可以使用以下命令自动生成requirements.txt文件 pip freeze requirements.txt 这个命令会将当前环境中安装的所有依赖库及其版本信息输出到requirements.txt文件中。打开requirements.txt文件你会看到类似以下的内容 这些版本号可能会因为你安装的时间和环境不同而有所差异。当我们在其他环境中部署项目时只需要在项目目录下执行以下命令就可以安装项目所需的所有依赖库 pip install -r requirements.txt 这样通过requirements.txt文件我们可以方便地管理项目依赖确保在不同环境中项目的一致性和可重复性。 接入腾讯云 DeepSeek API
编写 API 调用函数 现在我们开始编写调用腾讯云 DeepSeek API 的函数这就像是搭建一座通往智能世界的桥梁让我们的应用能够与强大的大模型进行交互。 首先在app文件夹中创建一个新的文件api_calls.py用于存放 API 调用相关的代码。在api_calls.py文件中编写以下代码 import json
import requests
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.lkeap.v20240522 import lkeap_client, modelsdef call_deepseek_api(model, messages, streamFalse):try:# 实例化一个认证对象入参需要传入腾讯云账户 SecretId 和 SecretKeycred credential.Credential(your_secret_id, your_secret_key)httpProfile HttpProfile()httpProfile.endpoint lkeap.tencentcloudapi.comclientProfile ClientProfile()clientProfile.httpProfile httpProfileclient lkeap_client.LkeapClient(cred, ap-guangzhou, clientProfile)req models.ChatCompletionsRequest()params {Model: model,Messages: messages,Stream: stream}req.from_json_string(json.dumps(params))resp client.ChatCompletions(req)return resp.to_json_string()except TencentCloudSDKException as err:print(err)return None在这段代码中我们定义了一个call_deepseek_api函数它接受三个参数model表示要使用的模型名称如deepseek-r1或deepseek-v3messages是聊天上下文信息stream表示是否启用流式输出。函数内部首先实例化一个腾讯云认证对象cred并配置了 HTTP 请求的相关参数然后创建了LkeapClient客户端实例。接着构建了 API 请求参数创建了ChatCompletionsRequest请求对象并将参数传递给请求对象。最后调用client.ChatCompletions(req)方法发送请求并返回响应结果。如果在调用过程中出现异常会打印异常信息并返回None。 参数设置与优化 在调用腾讯云 DeepSeek API 时合理设置参数对于提高性能和获得准确的结果至关重要。 model参数用于指定要使用的模型根据实际需求选择deepseek-r1或deepseek-v3。如前所述deepseek-r1适用于复杂推理任务而deepseek-v3是通用型大语言模型在自然语言处理的多个领域都有出色表现。 prompt参数在上述代码中以messages形式体现是发送给模型的输入提示它直接影响模型的回答。编写清晰、明确且具体的prompt能够引导模型给出更符合预期的回答。例如在智能问答场景中如果用户提问 “如何提高写作能力”我们可以将prompt设置为 messages [{role: user, content: 如何提高写作能力}
] 这样模型就能根据这个prompt进行分析和回答。 max_tokens参数用于限制模型生成的最大令牌数它决定了回答的长度。如果设置过小可能导致回答不完整如果设置过大不仅会增加响应时间还可能生成冗长无用的内容。一般来说可以根据具体需求和应用场景来调整这个参数。例如在短文本回答场景中可以将max_tokens设置为 100 - 200而在长文本生成场景中可以适当增大这个值如 500 - 1000。 temperature参数控制模型输出的随机性取值范围通常在 0 - 1 之间。较低的temperature值接近 0会使模型的回答更加确定性和保守适合需要精确答案的场景较高的temperature值接近 1会使模型的回答更加随机和富有创造性适合需要生成多样化内容的场景。例如在生成创意写作、故事创作等内容时可以将temperature设置为 0.7 - 0.9而在问答、事实陈述等场景中可以将temperature设置为 0.3 - 0.5。 通过合理设置这些参数并根据实际应用场景进行优化我们能够充分发挥腾讯云 DeepSeek API 的优势为用户提供更加优质、高效的服务。 实现云原生后端服务核心功能
智能问答功能 智能问答功能是我们云原生后端服务的核心亮点之一它让我们的应用能够像一位知识渊博的导师随时为用户解答各种问题。 在app/main.py文件中引入api_calls.py中定义的call_deepseek_api函数并编写智能问答的路由处理函数 from fastapi import FastAPI
from app.api_calls import call_deepseek_apiapp FastAPI()app.post(/question_answer)
async def question_answer(question: str):model deepseek-v3 # 选择模型messages [{role: user, content: question}]response call_deepseek_api(model, messages)if response:response_data json.loads(response)answer response_data[Choices][0][Message][Content]return {question: question, answer: answer}else:return {question: question, answer: 抱歉无法回答您的问题}在这段代码中我们定义了一个/question_answer的 POST 请求路由当客户端发送一个包含问题的 POST 请求时函数会首先选择使用deepseek-v3模型可根据实际需求切换然后构建包含用户问题的messages列表。接着调用call_deepseek_api函数向腾讯云 DeepSeek API 发送请求并获取响应。如果响应成功解析响应数据提取出回答内容并返回给客户端如果响应失败返回一个错误提示。 文档解析与信息抽取 文档解析与信息抽取功能能够帮助我们从各种文档中提取出有价值的信息为后续的业务处理提供支持。 假设我们已经将文档解析 API 的调用封装在app/api_calls.py文件中的parse_document函数中以下是在app/main.py中使用该函数实现文档解析与信息抽取的示例 from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from app.api_calls import parse_documentapp FastAPI()app.post(/document_parse)
async def document_parse(file: UploadFile File(...)):contents await file.read()response parse_document(contents)if response:# 这里可以根据实际需求对解析结果进行处理例如存储到数据库或进行进一步分析return {filename: file.filename, parsed_data: response}else:return {filename: file.filename, parsed_data: 文档解析失败}在这个示例中我们定义了一个/document_parse的 POST 请求路由客户端可以通过该路由上传文件。函数首先读取上传文件的内容然后调用parse_document函数对文档进行解析。如果解析成功返回包含文件名和解析数据的响应如果解析失败返回错误提示。 与其他云原生组件集成 将我们开发的后端服务与 Kubernetes、容器化技术集成可以实现服务的自动化部署和管理充分发挥云原生的优势。 首先我们需要将 FastAPI 应用容器化。在项目根目录下创建一个Dockerfile文件内容如下 # 使用官方的Python 3.10基础镜像
FROM python:3.10# 设置工作目录
WORKDIR /app# 将当前目录下的所有文件复制到容器的/app目录下
COPY. /app# 安装应用所需的依赖项
RUN pip install -r requirements.txt# 暴露应用运行的端口
EXPOSE 8000# 定义容器启动时要运行的命令
CMD [uvicorn, app.main:app, --host, 0.0.0.0, --port, 8000]这个Dockerfile定义了如何构建我们的 FastAPI 应用的 Docker 镜像。它首先使用官方的 Python 3.10 基础镜像然后设置工作目录将项目文件复制到容器中安装依赖项暴露应用运行的端口并定义了容器启动时要运行的命令。 接下来我们使用 Kubernetes 进行容器编排和部署。在项目根目录下创建一个deployment.yaml文件内容如下 apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: my-fastapi-app
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: my-fastapi-apptemplate:metadata:labels:app: my-fastapi-appspec:containers:- name: my-fastapi-containerimage: my-fastapi-app:latestports:- containerPort: 8000这个deployment.yaml文件定义了一个 Kubernetes Deployment它创建 3 个副本的 Pod每个 Pod 运行我们的 FastAPI 应用容器。通过 Kubernetes我们可以轻松地实现服务的自动化部署、扩展和管理。例如当我们需要增加服务的容量时只需要修改replicas字段的值Kubernetes 会自动创建或删除相应数量的 Pod以满足我们的需求。 总结与展望 在本次探索云原生后端与腾讯云大模型 API 融合的旅程中我们深入了解了云原生后端开发的核心技术包括微服务架构、容器化技术、服务发现与配置管理以及 Kubernetes 编排等这些技术共同构成了云原生后端的坚实基础为构建高效、灵活且可扩展的应用提供了强大的支持。 同时我们也全面认识了腾讯云大模型知识引擎及其 DeepSeek - R1、V3 两款模型 API 的独特魅力。腾讯云大模型知识引擎凭借其多轮对话、文档解析、拆分和 embedding 等强大功能为云原生后端开发注入了智能的力量DeepSeek - R1 在复杂推理任务中表现卓越而 DeepSeek - V3 则在通用自然语言处理任务中展现出优秀的能力它们为开发者提供了丰富的选择能够满足不同场景下的应用需求。 通过实际的代码实战我们成功地基于腾讯云大模型 API 构建了云原生后端服务实现了智能问答、文档解析与信息抽取等核心功能并将其与其他云原生组件进行了集成。在这个过程中我们不仅掌握了如何调用腾讯云大模型 API还学会了如何优化 API 调用参数以获得更好的性能和结果。同时我们也通过引入缓存机制、异步处理和负载均衡等策略对后端服务进行了性能优化提高了服务的响应速度和可用性。 同时云原生技术也将不断发展为大模型的应用提供更加稳定、高效的运行环境。例如Kubernetes 将进一步完善其功能实现更加智能化的容器编排和管理服务网格将提供更加精细的服务治理能力保障微服务之间的通信安全和高效。 总之云原生后端与大模型技术的融合是技术发展的必然趋势将为各行各业带来更多的创新和变革。作为开发者我们应紧跟技术发展的步伐不断学习和探索充分发挥云原生后端与大模型技术的优势为用户提供更加优质、智能的服务。
