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前言
本文將透過開發 Python Web API 後台 及 Vue 前台，搭配自訂對話規則回覆以及 LLM DeepSeek 開發一個人 local 的 Web 聊天機器人。
前置條件
本專案有使用到 DeepSeek API，故讀者須申請DeepSeek API 關於DeepSeek API，進入 DeepSeek 開發者平台 的 API 管理頁面取得 API Key。
目錄清單
charbot/
|-- .env
|-- app.py
|-- chatbot_deepseek.py
|-- deepseek_client.py
|-- llm_guard.py
|-- responses.json
|-- response_loader.py
後台 Web API
Python ChatBot + DeepSeek 版本
1. 安裝相關模型
python-dotenv 是一個專門用於從 .env 檔案載入環境變數到 Python 程式中的函式庫
% pip install python-dotenv
spaCy是一個用於自然語言處理的開源軟件庫
參看: https://pypi.org/project/spacy/
% pip install spacy
安裝 使用 spaCy 的 中文模型
% python3 -m spacy download zh_core_web_sm
安裝 FastAPI 和 ASGI 伺服器 Uvicorn 用於執行 FastAPI 應用程式
% pip install fastapi uvicorn
中文模型簡介:
zh_core_web_sm: 最小的中文語言模型，用於基本的語言處理任務(分詞和詞性標註)。
zh_core_web_md: 一個中等大小的中文語言模型，比 zh_core_web_sm 包含更多的詞彙、語言特徵和上下文訊息，可以用於更多的語言處理任務。
zh_core_web_lg: 最大的中文語言模型，比 zh_core_web_md 包含更多的語言特徵和上下文信息，可以用於更複雜和高級的語言處理任務。
2. 實作代碼
responses.json
對話規則型回覆檔 ，可後續新增或調整對話內容。
{ "greeting": [ "你好！", "哈囉～", "嗨，很高興見到你", "你好呀，有什麼需要幫忙的嗎？", "嗨！今天過得如何？", "你好呀，有什麼需要幫忙的嗎？我很樂意協助！🤗", "嗨！今天過得如何？希望你有美好的一天！🌼", "Yo！今天準備好聊什麼有趣的話題嗎？🎉" ], "how_are_you": [ "我很好，謝謝你的關心！心情像陽光一樣燦爛呢～☀️", "還不錯，你呢？今天有什麼有趣的事情嗎？🤔", "一切都很順利～覺得今天充滿正能量！💪", "心情不錯，希望你也是！剛剛學習了新知識～📚", "還可以，正在努力學習中，每天都要進步一點！🌟", "感覺很棒！謝謝你的問候，這讓我很開心～🙏", "好得不得了！像是吃了一顆快樂糖果一樣～🍬", "平靜而充實，感謝你的關心。你呢？🌸" ], "goodbye": [ "再見！", "掰掰，祝你有美好的一天☀️", "下次再聊！", "保重～", "期待再和你聊天" ], "th
