deepseek 如何调用cad
时间: 2025-07-01 07:03:24 浏览: 15
### 如何在 DeepSeek 中集成或调用 CAD 功能或文件
#### 定义接口以接收自然语言请求并返回模拟结果
为了实现这一目标,首先需要创建一个特定的 API 接口 `/generate_drawing` 来处理来自 AutoCAD 的自然语言指令。此接口的作用在于解析用户的输入,并准备相应的响应数据结构[^1]。
```python
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/generate_drawing', methods=['POST'])
def generate_drawing():
data = request.json
natural_language_request = data.get('natural_language_request')
# 假设这里会有一个函数来处理这个请求并与DeepSeek交互
simulated_result = process_with_deepseek(natural_language_request)
return jsonify({"result": simulated_result})
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
```
#### 使用 Ollama 工具部署 DeepSeek 模型
对于希望在本地环境中运行 DeepSeek 并使其能够访问 CAD 文件的情形下,则需借助于名为 Ollama 的开源工具来进行安装配置工作。Ollama 提供了一种简便的方法来管理和启动大型机器学习模型实例[^2]。
#### 准备 CAD 数据以便被 DeepSeek 处理
为了让 DeepSeek 能够理解并操作 CAD 文件,可能还需要开发专门的数据预处理器。该组件负责读取原始 CAD 文件格式(如 DWG 或 DXF),将其转换成适合传递给 AI 模型的形式——比如矢量图形描述或其他中间表示法。
#### 实现与 DeepSeek 的通信机制
最后一步涉及设置 HTTP 请求路径至 `api.deepseek.com/v1/chat` 或其他指定端点,通过 POST 方法发送 JSON 格式的命令字符串以及任何必要的上下文参数。这允许应用程序向远程服务器上的 DeepSeek 发送查询,并获得经过分析后的反馈信息作为回应[^4]。
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