word调用硅基流动deepseekr1

### 如何在 Microsoft Word 中调用硅基流动 DeepSeek R1 要在 Microsoft Word 中利用硅基流动平台及其 DeepSeek R1 模型，当前并没有直接集成的方式。然而，可以通过间接方法实现这一目标。具体来说，可以开发一个小工具或宏来作为桥梁，在后台通过 API 调用硅基流动的服务并将结果嵌入到 Word 文档中。 #### 方法一：使用 VBA 宏脚本 VBA (Visual Basic for Applications) 是一种内置于 Office 应用程序中的编程语言，允许用户创建自动化任务。下面是一个简单的例子展示如何编写一段 VBA 代码来进行 HTTP 请求并与硅基流动交互： ```vba Sub CallSiliconFlowAPI() Dim http As Object Set http = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP") ' 设置请求URL和头部信息 Dim url As String url = "https://api.siliconflow.cn/v1/deepseek-r1" http.Open "POST", url, False ' 添加必要的头文件 With http .setRequestHeader "Content-Type", "application/json" .setRequestHeader "Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" ' 替换成实际的API Key End With ' 构造JSON负载体 Dim payload As String payload = "{""prompt"": ""Your input text here"", ""max_tokens"": 50}" ' 发送请求并接收响应 http.send (payload) If http.Status = 200 Then MsgBox ("Response from Silicon Flow:" & vbCrLf & http.responseText) Else MsgBox ("Error occurred while calling the API.") End If End Sub ``` 这段代码展示了如何发送 POST 请求给硅基流动 API 并处理返回的数据[^2]。请注意替换 `YOUR_API_KEY_HERE` 和 `"Your input text here"` 为真实的 API 密钥以及希望传递给 AI 的提示词。 #### 方法二：构建外部应用程序 另一种更灵活的方法是构建一个独立的应用程序（比如 Python 或 C#），它能够与 Word 进行通信并通过 RESTful API 访问硅基流动服务。这通常涉及到使用 COM 组件或其他互操作技术让两个进程之间交换数据。 对于这种方法而言，Python 可能是最简单的选择之一，因为它拥有强大的库支持网络请求 (`requests`) 和办公软件自动化 (`python-docx`, `win32com.client`)。以下是简化版的概念验证代码片段： ```python import requests from docx import Document def get_silicon_flow_response(prompt_text): api_url = "https://api.siliconflow.cn/v1/deepseek-r1" headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer YOUR_API_KEY_HERE" # Replace with your actual key } data = {"prompt": prompt_text} response = requests.post(api_url, json=data, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.json()["choices"][0]["text"] raise Exception(f"Failed to call API: {response.text}") doc = Document('example.docx') for paragraph in doc.paragraphs[:]: try: ai_reply = get_silicon_flow_response(paragraph.text) new_paragraph = doc.add_paragraph(ai_reply) except Exception as e: print(e) doc.save('output_with_ai_replies.docx') ``` 此脚本读取现有 `.docx` 文件中的每一句话，并向硅基流动提交这些句子以获得回复；之后再把这些回复追加回同一个文档的新段落后面。