需配置api密钥、构建交互界面、实现流式响应、处理错误及安装依赖；具体包括.env存密钥、st.text_area输入、stream=true启流式、捕获json解析异常、pip install所需包。
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如果您希望将DeepSeek API集成到Streamlit中，快速构建一个可交互的AI应用演示界面，则需要完成API调用配置、前端输入输出绑定以及实时响应渲染。以下是实现该目标的具体步骤：
一、配置DeepSeek API密钥与基础请求
此步骤确保Streamlit应用能安全、稳定地向DeepSeek服务发起HTTP请求。需在代码中设置认证头，并构造符合要求的JSON载荷，避免因格式错误导致400响应。
1、在Streamlit项目根目录下创建.env文件，写入DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
2、使用python-dotenv加载环境变量，在Python脚本开头添加from dotenv import load_dotenv; load_dotenv()。
3、定义请求函数，设置headers = {"Authorization": f"Bearer {os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY')}", "Content-Type": "application/json"}。
4、构造data字典，包含{"model": "deepseek-chat", "messages": [{"role": "user", "content": user_input}]}，其中user_input来自Streamlit输入框。
二、构建Streamlit交互界面
此步骤聚焦于UI层搭建，通过Streamlit原生组件实现用户输入、状态管理与响应展示，确保界面简洁且响应及时。
1、调用st.title("DeepSeek AI Assistant")设置页面主标题。
2、使用st.text_area("请输入您的问题：", key="input_box")创建多行输入区域。
3、插入st.button("发送", type="primary")作为触发按钮，并用if st.session_state.get("input_box") and st.button_pressed:控制执行逻辑。
4、添加st.empty()占位符用于后续动态更新响应内容，避免页面跳动。
三、实现流式响应渲染
此步骤使AI回复以逐字方式呈现，模拟真实对话节奏，提升用户体验。需处理SSE（Server-Sent Events）或分块JSON响应，并在Streamlit中逐段更新显示。
1、在请求中添加"stream": True字段至data字典，启用流式输出。
2、使用requests.post(..., stream=True)发起请求，并通过response.iter_lines()逐行读取。
3、对每行数据调用json.loads()解析，提取choices[0].delta.content字段值。
4、将每次获取的文本片段追加至st.empty().write()所绑定的容器中，使用st.markdown(full_response + chunk, unsafe_allow_html=True)实时刷新。
四、处理错误与空响应
此步骤防止因网络中断、API限频或非法输入引发的未捕获异常，保障应用持续可用。需对HTTP状态码与JSON结构做前置校验。
1、检查response.status_code != 200时，调用st.error(f"API请求失败：{response.status_code}")并中断流程。
2、在解析流式数据前，判断line.strip()是否为空，跳过空行或data: [DONE]标记。
3、对json.loads(line.decode("utf-8").replace("data: ", ""))包裹try-except json.JSONDecodeError，捕获解析失败。
4、当delta.content为None或空字符串时，不执行追加操作，避免显示空白字符。
五、本地运行与环境依赖安装
此步骤确保开发环境满足运行条件，避免因缺失包或版本冲突导致启动失败。所有依赖必须显式声明并兼容Streamlit最新稳定版。
1、执行pip install streamlit requests python-dotenv安装核心依赖。
2、确认Python版本为3.9 或更高版本，否则httpx或asyncio相关特性可能不可用。
3、在终端中运行streamlit run app.py，其中app.py为包含上述全部逻辑的主文件。
4、浏览器自动打开http://localhost:8501，页面加载后即可输入问题并观察AI响应。
