我调用了deepseek的api接口，但是我发现不能形成对话，每次对话都是新的对话，请问你知道怎么让使用api接口还能拥有理解上下文的能力？使用的api平台是apifox

<think>好的，用户在使用DeepSeek的API时遇到了无法维持对话上下文的问题，每次调用都是新的对话。我需要帮用户找到解决方法。首先，我应该回忆一下常见的对话API是如何处理上下文的，比如OpenAI的API需要将历史消息传入每次请求。 可能DeepSeek的API也有类似的机制。用户提到使用APIFox作为平台，可能需要检查API文档，看看是否有参数用于传递对话历史。例如，是否有像messages这样的数组参数，其中包含role和content，分别代表用户和AI的先前对话。 接下来，用户可能没有在每次请求中包含之前的对话记录，导致API无法获取上下文。应该建议用户修改请求体，将之前的用户输入和AI的回复按顺序添加到messages数组中，这样每次请求都会包含完整的对话历史，从而维持上下文。 另外，需要注意每次请求的messages数组是否有长度限制，或者token限制，可能需要截断或总结过长的历史记录。同时，确保请求格式正确，比如正确的JSON结构，正确的角色标识（user、assistant等）。 如果用户已经尝试过传递历史消息但依然无效，可能需要检查API文档中的具体说明，或者联系DeepSeek的技术支持确认API是否支持多轮对话。此外，可能还需要处理错误响应，确保没有其他问题导致上下文丢失。 最后，提供一个示例请求体可能会有帮助，让用户更清楚地了解如何构造包含上下文的请求。例如，展示一个包含多次对话交替的messages数组结构，确保用户能够正确实现。</think>要实现通过API进行多轮对话并保持上下文理解，关键在于**在每次请求中携带完整的历史对话记录**。以下是具体步骤和原理： --- ### 一、问题核心原因 DeepSeek的API默认是**无状态**的，每次请求独立处理，不自动保存上下文。这与网页聊天不同，API需要开发者主动管理对话历史。 --- ### 二、解决方案 #### 1. 构建上下文消息队列 需要将**所有历史对话记录**包含在每次请求的`messages`参数中，格式示例： ```json { "messages": [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "assistant", "content": "你好！有什么可以帮助您的？"}, {"role": "user", "content": "推荐一本AI书籍"} ] } ``` #### 2. 技术实现要点 - ✅ **角色标识**：区分用户(`user`)和AI(`assistant`)的发言 - ✅ **顺序保持**：严格按时间顺序排列消息 - ✅ **长度控制**：超过模型最大Token限制时需截断或压缩旧消息 #### 3. 代码示例（Python） ```python import requests # 初始化对话历史 conversation_history = [] def chat_with_context(new_query): global conversation_history # 添加用户新输入 conversation_history.append({"role": "user", "content": new_query}) # 发送请求 response = requests.post( "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions", headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}, json={ "model": "deepseek-chat", "messages": conversation_history } ) # 获取AI回复并记录历史 ai_response = response.json()["choices"][0]["message"]["content"] conversation_history.append({"role": "assistant", "content": ai_response}) return ai_response ``` --- ### 三、APIFox配置建议 1. 在**预执行脚本**中维护上下文： ```javascript // 存储历史记录 pm.environment.set("convo_history", pm.environment.get("convo_history") || []) // 添加新消息 const history = pm.environment.get("convo_history") history.push({role: "user", content: pm.request.body.raw}) // 设置请求体 pm.request.body.raw = JSON.stringify({ messages: history, model: "deepseek-chat" }) ``` 2. 在**后置脚本**中保存AI回复： ```javascript const responseData = pm.response.json() const history = pm.environment.get("convo_history") history.push({ role: "assistant", content: responseData.choices[0].message.content }) ``` --- ### 四、注意事项 1. **Token限制**：模型有最大上下文长度（如4096 tokens），需监控总长度 2. **存储策略**： - 完整保存（推荐用于短对话） - 摘要压缩（对长对话提取关键信息） 3. **会话隔离**：不同用户/会话需维护独立的历史记录 --- ### 五、验证方法 发送连续请求测试： 1. 第一次问："我的名字是张三" 2. 第二次问："我叫什么名字？" 如果API能正确返回"张三"，则上下文机制生效 建议参考[DeepSeek官方文档](https://platform.deepseek.com/docs)确认具体的API参数要求。