Unity 接入 DeepSeek 实现 AI 对话完整步骤

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);
        request.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(bodyRaw);
        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。

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！