Unity 接入 DeepSeek 实现 AI 对话的完整步骤

三、接入 Unity 使用

3.1 新建 Unity 项目

使用 UnityHub 新建一个 Unity 项目，然后新建场景和脚本。

将脚本挂载到场景中运行查看效果。

这样就可以在 Unity 工程中跟 DeepSeek 进行对话了。

3.2 AI 对话脚本

调用脚本 DeepSeekTest.cs

using UnityEngine;

public class DeepSeekTest : MonoBehaviour
{
    private void Start()
    {
        DeepSeekDialogueManager.GetInstance().SendMessageToDeepSeek("你好");
    }
}

核心脚本 DeepSeekDialogueManager.cs

using System.Collections;
using UnityEngine;
using Newtonsoft.Json;
using UnityEngine.Networking;
using UnityEngine.UI;

public class DeepSeekDialogueManager : MonoBehaviour
{
    private string apiKey = "此处填入申请的 API 密钥"; // API 密钥
    private string apiUrl = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"; // API 请求地址
    private string modelName = "deepseek-chat"; // 使用的模型名称
    private int maxTokens = 1024; // 生成的最大令牌数（控制回复长度）
    private static DeepSeekDialogueManager instance;

    public static DeepSeekDialogueManager GetInstance()
    {
        if (instance == null)
        {
            instance = new DeepSeekDialogueManager();
        }
        return instance;
    }

    void Awake()
    {
        instance = this;
    }

    public void SendMessageToDeepSeek(string data)
    {
        StartCoroutine(PostRequest(data));
    }

    IEnumerator PostRequest(string message)
    {
        // 创建请求体
        var requestBody = new
        {
            model = modelName,
            max_tokens = maxTokens,
            messages = new[]
            {
                //new { role = "system", content = "给模型添加信息。比如：你是一个 UnityAI 助手，负责 Unity 中的对话功能" },
                new { role = "user", content = message }
            }
        };

        // 序列化请求体
        string jsonBody = JsonConvert.SerializeObject(requestBody);
        Debug.Log("序列化内容。jsonBody：" + jsonBody);

        // 创建网络请求
        UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(apiUrl, "POST");
        byte[] bodyRaw = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(jsonBody);

        // 上传处理器
        request.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(bodyRaw);
        // 下载处理器
        request.downloadHandler = new DownloadHandlerBuffer();

        // 请求头信息
        request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");
        request.SetRequestHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey);

        // 发送请求
        yield return request.SendWebRequest();

        if (request.result == UnityWebRequest.Result.ConnectionError || request.result == UnityWebRequest.Result.ProtocolError)
        {
            // 打印详细错误信息
            Debug.LogError($"request: {request.result}。Error: {request.error}。Response: {request.downloadHandler.text}");
        }
        else
        {
            // 处理响应
            string responseJson = request.downloadHandler.text;
            Debug.Log("Response: " + responseJson);

            // 解析响应
            var response = JsonConvert.DeserializeObject<DeepSeekResponse>(responseJson);
            if (response != null && response.choices.Length > 0)
            {
                string reply = response.choices[0].message.content;
                Debug.Log("DeepSeek says: " + reply);
            }
            else
            {
                Debug.LogError("Failed to parse response.");
            }
        }
        request.Dispose();
    }

    // 定义响应数据结构
    private class DeepSeekResponse
    {
        public Choice[] choices;
    }

    private class Choice
    {
        public Message message;
    }

    private class Message
    {
        public string content;
    }
}

3.3 搭建简易 UI 对话界面

使用 InputField 输入对话内容，使用 Text 组件接收 DeepSeek 回复的内容，搭建简易的对话界面。

测试效果如下所示：

3.4 其他模型 API 对话接入

本文提供的脚本不止可以接入 DeepSeek 进行对话，还可以接入其他大模型，比如 MiniMax 等。

只需要修改模型名称和API 请求地址即可，比如使用 MiniMax 对话模型脚本修改如下：

private string apiUrl = "https://api.minimaxi.com/v1/text/chatcompletion_v2"; // API 请求地址
private string modelName = "MiniMax-M2.5"; // 使用的模型名称

不同模型使用的 API 请求地址和模型名称一般都不同，去对应的官方 API 文档查看即可。

总结

• 本文介绍了在 Unity 中接入 DeepSeek 以及其他大模型进行 AI 对话的功能。
• 近期 AI 发展非常迅速，搁在 ChatGPT 刚出时，想接入 GPT 进行对话要经过很多复杂步骤。
• 现如今只需要调用同一个脚本，输入不同厂家的 API 地址即可，可谓是非常便捷了！