引言
在人工智能技术快速发展的今天，大型语言模型(LLM)的API集成已成为开发者必备技能。本文将详细介绍DeepSeek-R1 API的测试过程，并重点探讨如何实现流畅的多轮对话功能。
API基础测试
测试环境搭建
我们使用Python Flask框架构建了一个轻量级API代理服务，核心代码如下：
测试结果分析
通过Apifox工具进行接口测试，如下：
我们获得了结构清晰的响应数据，现在我们分析一下响应内容的结构，以便于后续处理
重点关注
choices数组中的回复详情：多轮对话实现方案
单论对话调用api测试完成，那么如何进行多轮对话呢？
核心原理
DeepSeek-R1的多轮对话能力依赖于上下文记忆机制。开发者需要维护完整的对话历史，并在每次请求时将整个对话上下文传递给API。模型会根据完整的对话历史生成更符合语境的回复。
实现示例
典型的请求数据结构如下：
在实际的项目应用中，我们考虑为每个会话创建唯一ID，并使用持久化的数据库存储对话历史。
