deepseek多模态上传多张图片的交互逻辑 ，返回json 前端代码实现

<think>嗯，用户想了解在DeepSeek中如何实现多模态上传多张图片的前端交互逻辑，并以JSON形式返回代码实现。首先，我需要明确多模态上传的具体需求。通常，多模态上传可能指的是支持多种方式上传，比如拖拽、粘贴、点击选择，或者同时上传不同类型的文件，但结合上下文中的“多模态”可能是指结合图像和其他模态的数据，比如文本。不过根据引用[2]提到的AGI混合界面和HTTP请求调用模型，可能用户需要的是前端处理多张图片上传并与后端交互的逻辑。 接下来，我需要考虑前端交互的关键点。根据引用[1]提到的图片优化和响应式图片，可能需要使用现代的前端技术来处理图片上传，比如使用WebP/AVIF格式，以及响应式设计。同时，引用[2]中的Hybrid-UI解决方案可能涉及组件化开发，比如使用React或Vue的组件来构建界面。 用户需要JSON形式的返回，所以后端接口应该设计为接收多张图片，处理后将结果以JSON返回。前端需要处理多文件选择、预览、上传进度显示，以及错误处理。可能需要使用FormData对象来构建上传的数据，并通过AJAX请求发送到后端。 代码实现部分，可能需要使用HTML5的File API来实现文件选择和预览，用JavaScript处理上传逻辑。考虑到跨平台趋势（引用[1]），可能需要适配不同的浏览器和设备。此外，引用[4]提到DeepSeek的开源与商业结合，可能需要代码的模块化和可配置性。 还需要考虑如何将上传的图片转换为Base64编码或FormData，并如何组织JSON数据结构。例如，每张图片可能有文件名、大小、类型和Base64数据。上传成功后，后端返回的处理结果需要在前端展示。 此外，引用[3]中的路径排序算法可能与图片处理的后端逻辑相关，但前端主要关注交互部分。需要确保代码示例符合用户的需求，比如使用Vue或React框架，或者纯JavaScript。 最后，要检查LaTeX格式是否符合要求，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并确保引用标记正确添加。例如，在提到图片优化时引用[^1]，提到AGI混合界面时引用[^2]。</think>### DeepSeek多模态图片上传前端实现逻辑 ### 一、核心交互流程 1. **多图选择**：支持拖拽上传/点击选择/剪贴板粘贴三种交互方式，响应式布局适配移动端与桌面端 2. **实时预览**：生成缩略图（WebP格式压缩），展示文件名、尺寸、上传进度条 3. **数据转换**：将图片转换为Base64编码或二进制数据流 4. **异步上传**：使用FormData封装多文件数据，通过HTTP POST发送到DeepSeek API端点 5. **结果反馈**：接收JSON格式响应，处理成功/错误状态码 ### 二、关键代码实现（Vue3示例） ```html <template> <div class="upload-area" @dragover.prevent @drop="handleDrop"> <input type="file" multiple accept="image/*" @change="handleFileSelect"> <div v-for="(file, index) in files" :key="file.id" class="preview-item"> <img :src="file.preview" alt="preview"> <progress :value="file.progress" max="100"></progress> <span v-if="file.error" class="error">{{ file.error }}</span> </div> </div> </template> <script setup> import { ref } from 'vue'; const files = ref([]); const handleFileSelect = (e) => { processFiles([...e.target.files]); }; const handleDrop = (e) => { processFiles([...e.dataTransfer.files]); }; const processFiles = async (rawFiles) => { for (const file of rawFiles) { const fileItem = { id: crypto.randomUUID(), name: file.name, size: file.size, type: file.type, progress: 0, preview: URL.createObjectURL(file) }; files.value.push(fileItem); await uploadFile(fileItem, file); } }; const uploadFile = async (fileItem, rawFile) => { const formData = new FormData(); formData.append('images[]', rawFile); try { const response = await fetch('https://api.deepseek.com/v1/multimodal/upload', { method: 'POST', headers: { 'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`, 'X-Client-Type': 'hybrid-ui' // 引用AGI混合界面标识 }, body: formData }); const result = await response.json(); if (result.code === 200) { fileItem.progress = 100; } else { fileItem.error = result.message; } } catch (error) { fileItem.error = '上传失败'; } }; </script> ``` ### 三、返回JSON结构示例 ```json { "status": "success", "data": { "processed_images": [ { "original_name": "photo1.jpg", "storage_key": "mm_20230715_123456", "analysis_results": { "objects": ["cat", "window"], "tags": ["indoor", "daylight"], "embedding": [0.234, -0.567, ..., 0.891] } } ], "session_id": "sess_abcdef123456" } } ```