开发一个ai医疗功能后台可以调用openai和deepseek
开发一个ai医疗功能后台可以调用openai和deepseek
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用户625441851
04月25日
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后端
要开发一个AI医疗功能的后台，可以使用Python作为主要编程语言，并利用Flask或Django等Web框架来构建API接口，以便与OpenAI和DeepSeek进行交互。以下是一个基本的实现步骤：
1. 环境准备
首先，确保你已经安装了必要的Python包：
复制代码
pip install flask openai deepseek-search
2. 配置API Key
你需要在项目中配置OpenAI和DeepSeek的API密钥。可以在配置文件或环境变量中设置这些密钥。
复制代码
import os
from flask import Flask, request, jsonify
import openai
import deepseek_search
app = Flask(__name__)
# 配置OpenAI API密钥
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# 配置DeepSeek API密钥
deepseek_search.api_key = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
@app.route('/medical-query', methods=['POST'])
def medical_query():
data = request.json
query = data.get('query')
# 调用OpenAI API进行处理
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=query)
# 调用DeepSeek API进行处理
deepseek_result = deepseek_search.search(query)
return jsonify({
'openai_response': response.choices[0].text,
'deepseek_response': deepseek_result
})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
3. 部署和运行
确保你的Flask应用已经配置好，然后可以使用以下命令启动服务器：
复制代码
python app.py
4. API调用示例
你可以使用Postman或cURL来测试API接口。假设你有一个请求体如下：
复制代码
{
"query": "什么是癌症？"
}
发送POST请求到http://localhost:5000/medical-query，你会收到来自OpenAI和DeepSeek的响应。
总结
通过上述步骤，你已经成功地构建了一个可以调用OpenAI和DeepSeek API的后台服务。这个服务可以通过HTTP POST请求接收医疗相关的查询，并返回相应的处理结果。
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