deepseek本地化部署 word调用API
时间: 2025-02-22 08:15:27 浏览: 84
### 实现 DeepSeek 本地化部署环境下的 API 调用 Word 功能
在构建基于 DeepSeek-R1 的本地化部署环境中,为了实现通过 API 对 Microsoft Word 文档的操作,通常会采用集成第三方库的方式。Python 中常用的处理 Word 文件的库有 `python-docx` 和 `docx`。这些工具可以方便地创建、修改以及读取 .docx 格式的文件。
#### 安装依赖包
首先,在 Python 环境下安装必要的软件包:
```bash
pip install python-docx requests
```
#### 创建文档操作接口
接着定义一组 RESTful 风格的服务端点用于接收来自客户端的应用程序请求并执行相应的 Word 操作。这里给出一个简单的 Flask 应用来展示如何设置这样的服务端口:
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import docx
app = Flask(__name__)
@app.route('/create_word', methods=['POST'])
def create_word():
content = request.json.get('content')
document = docx.Document()
document.add_paragraph(content)
file_path = 'output.docx'
document.save(file_path)
return jsonify({"message": "Document created", "path": file_path}), 201
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
此代码片段展示了如何建立一个 POST 请求处理器 `/create_word` 来接受 JSON 数据作为输入参数,并将其保存到一个新的 `.docx` 文件中[^1]。
对于更复杂的场景,比如从现有模板生成报告或将多个段落组合成单个文档,则可能需要进一步扩展上述逻辑以满足具体需求。
#### 发送 HTTP 请求至自建服务器
最后一步是从其他应用程序向已配置好的 Webhook 地址发送适当格式化的 HTTP 请求。这可以通过任何能够发起网络请求的语言或框架完成;下面是一个使用 Python 的简单例子:
```python
import requests
url = 'http://localhost:5000/create_word' # 假设Flask应用运行在同一台机器上,默认端口号为5000
data = {'content': '这是测试内容'}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.status_code) # 输出状态码
print(response.text) # 打印返回的消息体
```
这种方法允许外部系统轻松地与内部部署的知识库交互,同时利用强大的自然语言处理能力来增强用户体验。
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