一、技术选型与架构设计

1.1 核心组件选择

后端框架推荐使用FastAPI，其基于Python的异步特性可高效处理AI模型推理请求，同时自动生成API文档。前端采用Vue3+TypeScript组合，利用Composition API实现组件逻辑复用，结合Element Plus组件库快速构建交互界面。

模型服务层选用DEEPSEEK-R1-7B量化版本，通过Hugging Face Transformers库加载，配合ONNX Runtime进行推理加速。数据存储采用SQLite轻量级数据库，满足用户对话历史存储需求。

1.2 系统架构

采用经典的三层架构：

• 表现层：Vue3单页应用，负责用户交互与结果展示
• 业务逻辑层：FastAPI服务处理API请求，管理模型加载与推理
• 数据访问层：SQLite存储用户会话数据，提供历史查询功能

二、后端实现细节

2.1 环境配置

# 创建虚拟环境
python -m venv deepseek_env
source deepseek_env/bin/activate
# 安装依赖
pip install fastapi uvicorn transformers onnxruntime sqlite3

2.2 核心API实现

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import onnxruntime
import sqlite3
import uvicorn
app = FastAPI()
# 初始化模型（示例为伪代码，实际需下载对应模型）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1-7B")
ort_session = onnxruntime.InferenceSession("deepseek_7b.onnx")
@app.post("/api/chat")
async def chat_endpoint(prompt: str, history: list = []):
    try:
        # 添加历史上下文处理逻辑
        context = "\n".join([f"Human: {h[0]}\nAI: {h[1]}" for h in history[-3:]])
        full_prompt = f"{context}\nHuman: {prompt}\nAI:"
        # 模型推理（简化示例）
        inputs = tokenizer(full_prompt, return_tensors="pt")
        ort_inputs = {k: v.numpy() for k, v in inputs.items()}
        ort_outs = ort_session.run(None, ort_inputs)
        response = tokenizer.decode(ort_outs[0][0], skip_special_tokens=True)
        # 存储会话记录
        conn = sqlite3.connect('chat.db')
        c = conn.cursor()
        c.execute("INSERT INTO conversations VALUES (?, ?, ?)", 
                 (datetime.now(), prompt, response))
        conn.commit()
        return {"response": response, "history": history + [[prompt, response]]}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

2.3 性能优化策略

• 启用ONNX Runtime的CUDA加速（需NVIDIA GPU）
• 实现请求批处理，合并多个用户查询
• 设置模型预热机制，避免首次推理延迟
• 采用异步任务队列处理长耗时请求

三、前端实现方案

3.1 项目初始化

npm create vue@latest deepseek-frontend -- --template vue3-ts
cd deepseek-frontend
npm install element-plus axios

3.2 核心组件实现

// ChatView.vue 核心组件
<script setup lang="ts">
import { ref, onMounted } from 'vue'
import axios from 'axios'
import { ElMessage } from 'element-plus'
const messageList = ref<Array<{role: 'user'|'ai', content: string}>>([])
const inputValue = ref('')
const loading = ref(false)
const history = ref<Array<[string, string]>>([])
const sendMessage = async () => {
  if (!inputValue.value.trim()) return
  const userMsg = { role: 'user' as const, content: inputValue.value }
  messageList.value.push(userMsg)
  loading.value = true
  try {
    const res = await axios.post('http://localhost:8000/api/chat', {
      prompt: inputValue.value,
      history: history.value
    })
    const aiMsg = { role: 'ai' as const, content: res.data.response }
    messageList.value.push(aiMsg)
    history.value.push([inputValue.value, res.data.response])
    inputValue.value = ''
  } catch (error) {
    ElMessage.error('请求失败: ' + (error as Error).message)
  } finally {
    loading.value = false
  }
}
</script>

3.3 交互优化技巧

• 实现输入框自动扩展高度
• 添加消息发送快捷键（Ctrl+Enter）
• 实现滚动到底部动画效果
• 添加消息复制功能
• 实现主题切换（暗黑/明亮模式）

四、部署与运维方案

4.1 容器化部署

# 后端Dockerfile
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
# 前端Dockerfile
FROM node:18-alpine
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm install
COPY . .
RUN npm run build
CMD ["npx", "serve", "dist"]

4.2 监控与日志

• 集成Prometheus监控端点
• 实现结构化日志记录
• 设置异常报警机制
• 配置自动重启策略

4.3 扩展性设计

• 预留模型切换接口
• 实现多实例负载均衡
• 设计插件化架构支持功能扩展
• 准备水平扩展方案

五、常见问题解决方案

5.1 内存不足问题

• 使用4bit/8bit量化模型
• 限制最大上下文长度
• 实现内存回收机制
• 采用模型分块加载技术

5.2 响应延迟优化

• 启用持续批处理（Continuous Batching）
• 实现流式响应（Server-Sent Events）
• 添加缓存层存储常见问题答案
• 优化前端渲染性能

5.3 安全防护措施

• 实现API速率限制
• 添加输入内容过滤
• 启用HTTPS加密传输
• 定期更新模型依赖

六、进阶优化方向

1. 模型微调：使用LoRA技术进行领域适配
2. 检索增强：集成向量数据库实现知识增强
3. 多模态扩展：支持图像理解能力
4. 移动端适配：开发Flutter/React Native应用
5. 量化优化：尝试GPTQ/AWQ等先进量化方法

本实现方案在保持简洁性的同时，提供了完整的生产级功能框架。开发者可根据实际需求调整模型规模、优化推理性能或扩展功能模块。建议初次实现时采用7B参数模型，在单张消费级GPU（如RTX 3060）上即可运行，后续可逐步升级至更大规模模型。