DeepSeek搭建WPS Office文档AI助手：从零到一的全栈实现指南

一、项目背景与目标定位

1.1 需求分析

现代办公场景中，用户对文档处理的智能化需求日益增长，包括自动纠错、内容生成、格式优化等。传统WPS插件功能有限，而集成AI大模型（如DeepSeek）可显著提升效率。本教程旨在通过全栈开发，实现一个能深度理解文档内容、提供智能建议的AI助手。

1.2 技术选型

• AI模型：DeepSeek-R1系列（支持多轮对话与文档分析）
• 开发框架：Python + FastAPI（后端服务）
• WPS插件：WPS JS API（兼容Windows/macOS/Linux）
• 部署环境：Docker容器化（便于跨平台部署）

二、环境准备与依赖安装

2.1 开发环境配置

• Python环境：建议使用3.9+版本，通过conda创建虚拟环境：

  conda create -n wps_ai_assistant python=3.9
  conda activate wps_ai_assistant

• 关键依赖：

  pip install fastapi uvicorn wps-rest-api deepseek-api-sdk

2.2 WPS开发者工具

1. 下载WPS开放平台SDK（官网链接）
2. 安装WPS加载项开发工具：

   npm install -g wps-office-plugin-cli

3. 生成项目模板：

   wps-plugin init my-ai-assistant

三、DeepSeek模型集成

3.1 模型服务化

使用FastAPI构建RESTful API，封装DeepSeek的推理能力：

from fastapi import FastAPI
from deepseek_api_sdk import DeepSeekClient
app = FastAPI()
client = DeepSeekClient(api_key="YOUR_API_KEY")
@app.post("/analyze_document")
async def analyze_document(text: str):
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-r1",
        messages=[{"role": "user", "content": f"分析以下文档并提取关键点：{text}"}]
    )
    return {"summary": response.choices[0].message.content}

3.2 模型微调（可选）

针对办公场景优化模型：

1. 准备数据集：包含常见文档错误、格式规范等。

2. 使用LoRA技术微调：

   from peft import LoraConfig, get_peft_model
   from transformers import AutoModelForCausalLM
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-r1-base")
   lora_config = LoraConfig(
       r=16, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"]
   )
   peft_model = get_peft_model(model, lora_config)

四、WPS插件开发

4.1 插件架构设计

• 前端：HTML/CSS/JavaScript（通过WPS JS API交互）
• 后端：FastAPI服务（处理AI请求）
• 通信：WebSocket或HTTP长轮询

4.2 核心功能实现

1. 文档内容获取：

   // WPS插件JS代码
   async function getDocumentText() {
       const app = wps.Application;
       const doc = app.ActiveDocument;
       return doc.Content.Text;
   }

2. AI分析调用：

   async function analyzeWithAI(text) {
       const response = await fetch("http://localhost:8000/analyze_document", {
           method: "POST",
           body: JSON.stringify({ text }),
           headers: { "Content-Type": "application/json" }
       });
       return await response.json();
   }

3. 结果展示：

   function showSuggestions(summary) {
       const sidebar = document.getElementById("ai-sidebar");
       sidebar.innerHTML = `<h3>AI建议</h3><p>${summary}</p>`;
   }

五、高级功能扩展

5.1 多轮对话支持

实现上下文感知的交互：

# 后端代码（FastAPI）
session_store = {}
@app.post("/chat_with_document")
async def chat(request: ChatRequest):
    session_id = request.session_id or str(uuid.uuid4())
    if session_id not in session_store:
        session_store[session_id] = []
    session_store[session_id].append({"role": "user", "content": request.message})
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-r1",
        messages=session_store[session_id]
    )
    session_store[session_id].append(response.choices[0].message)
    return {"reply": response.choices[0].message.content}

5.2 自动化格式修正

通过正则表达式+AI建议实现：

function autoFormat() {
    const docText = getDocumentText();
    const suggestions = analyzeWithAI(`修正以下文本的格式错误：${docText}`);
    // 应用修正（示例：统一标题格式）
    const app = wps.Application;
    const doc = app.ActiveDocument;
    const paragraphs = doc.Paragraphs;
    for (let i = 1; i <= paragraphs.Count; i++) {
        const para = paragraphs.Item(i);
        if (para.Style === "Heading 1" && !para.Range.Text.match(/^# /)) {
            para.Range.Text = `# ${para.Range.Text.trim()}`;
        }
    }
}

六、部署与测试

6.1 容器化部署

使用Docker封装服务：

FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

构建并运行：

docker build -t wps-ai-assistant .
docker run -d -p 8000:8000 wps-ai-assistant

6.2 插件打包

1. 生成WPS插件包（.wpsplugin文件）：

   wps-plugin build

2. 在WPS中加载：
   • 打开WPS → 开发者工具 → 加载插件 → 选择生成的.wpsplugin文件。

七、优化与迭代

7.1 性能优化

• 缓存机制：对重复文档分析结果进行缓存。
• 异步处理：使用Celery实现耗时任务的后台处理。

7.2 用户反馈循环

1. 收集用户对AI建议的采纳情况。
2. 定期用新数据微调模型。

八、安全与合规

1. 数据隐私：确保文档内容仅在用户设备或私有服务器处理。
2. API密钥管理：使用环境变量存储敏感信息：

   import os
   client = DeepSeekClient(api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"))

九、总结与展望

本教程完整展示了从环境搭建到功能实现的全部流程，开发者可基于此框架扩展更多AI能力（如PPT生成、表格分析等）。未来方向包括：

• 支持多语言文档处理。
• 集成更先进的模型（如DeepSeek-V2）。
• 开发移动端WPS插件。

通过本指南，读者能够快速构建一个符合企业级需求的文档AI助手，显著提升办公效率。