DeepSeek Chat-UI 🚀

基于Streamlit构建的智能聊天助手，集成深度思考模型与多用户管理系统，支持文件分析、会话管理和API密钥控制，支持联网搜索功能。 本实现主要调用阿里云的deepseek服务，因此需要部署者提前申请好阿里云百炼的api key，格式为sk-xxxx。

📜 更新日志

• 2025.02.14
  • 完善了历史会话的展示功能
  • 修复了多用户同时使用下的一些冲突问题
• 2025.02.12
  • 新增多API源配置功能，支持在管理员面板动态切换不同服务提供商
• 2025.02.11
  • 新增联网搜索功能，使用serper的api进行调用
  • 注意，开启联网搜索可能会消耗比较多token，请合理配置搜索条目数。

🌟 主要功能

• 多用户认证系统
  • 用户注册/登录（支持密码哈希加密）
  • 管理员特权控制面板
  • 用户黑名单管理系统

• 智能对话功能

  • 支持文件上传分析（TXT/DOC/DOCX/PDF）
  • 上下文感知对话，会在单个session内保留上下文记忆
  • 双阶段响应机制（思考过程可视化）
  • 支持联网功能，在侧边栏中可以勾选是否生效
  

• API密钥管理

  • 密钥配额控制（基于token计数）
  • 使用情况跟踪
  • 密钥吊销功能

• 其它特性

  • SQLite数据库存储
  • 会话自动保存与恢复
  • 文件内容去重校验（MD5哈希）
  • 中文优化token计数算法

🛠️ 安装指南

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/GenerousMan/DeepSeek-Chat-UI.git

2. 安装依赖： 需要python >= 3.9

pip install -r requirements.txt

🖥️ 使用说明

1. 修改app.py中的变量，可以通过app.py中修改，也可以直接新建.env文件，变量包括：

• dirs, 上传路径，以路径分隔符结尾。
• admin_user，初始的管理员账户
• admin_pass，初始的管理员密码
• api_key，云服务的key，需要在百炼申请。
• search_key, 搜索引擎的key，serper可申请。

.env文件示例如下：

SEARCH_API_KEY=xxx-serper-key
CHAT_API_KEY=sk-xxx
ADMIN_USERNAME=admin
ADMIN_PASSWORD=admin

2. 启动应用：

streamlit run app.py

3. 访问路径：

• 普通用户：http://localhost:8501
• 管理员面板：通过侧边栏设置按钮进入，登录管理员账户即可

4. 初始化user key： 作为管理员登录后，需要创建user key，否则无法使用。 user key的作用是记录使用量，避免服务提供给他人使用后被恶意薅用量，请谨慎配置。 这个user key和api使用的key是不同的：

• user key: 可自定义，仅和user绑定。

• api key: 云服务提供的，一般为sk-xxx格式。是整个项目和云服务的对接途径。

5. 功能操作：

• 上传文件（单个文件最大1MB）
• 可点击创建新会话
• 可管理历史会话
• 普通用户可以登录后查看key的使用量
• 管理员可查看使用统计和密钥管理

📂 项目结构

├── app.py                 # 主应用逻辑
├── admin_utils.py         # 管理员相关逻辑
├── api_utils.py           # api相关逻辑
├── auth_utils.py          # 认证相关逻辑
├── db_utils.py            # 数据库相关逻辑
├── file_utils.py          # 文件上传、处理逻辑
├── helper_utils.py        # session管理相关逻辑
├── requirements.txt       # 依赖清单
├── uploads/               # 文件存储目录
├── app.db                 # 数据库文件
├── .env                   # 环境配置文件
└── public/                # 静态资源
    └── deep-seek.png      # logo

🔧 技术架构

核心组件：

• Streamlit (Web框架)
• SQLite (数据库)
• bcrypt (密码哈希)
• textract (文件解析)
• DeepSeek API (AI模型)

关键技术：

• 会话状态管理
• 文件内容哈希校验
• Token配额算法（中文优化）
• 数据库事务处理
• 响应流式处理

🤝 贡献指南

欢迎通过以下方式参与贡献：

1. 提交Issue报告问题
2. 发起Pull Request改进代码
3. 完善项目文档

⚠️ 注意事项

• 生产环境部署前需：
  • 替换默认管理员凭证
  • 配置HTTPS加密
  • 定期备份数据库
• 文件解析功能依赖系统库：

  # Ubuntu系统需安装：
  sudo apt-get install -y poppler-utils tesseract-ocr
  
  # MacOS安装：
  brew install tesseract poppler

📄 许可证

本项目采用 MIT License，保留署名权利。

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本项目与DeepSeek品牌无官方关联，仅为技术演示用途。敏感操作前请做好数据备份。