# DeepSeek配置完成 ✅

## 配置信息

- **API Key**: `sk-fdf7cc1c73504e628ec0119b7e11b8cc` (已配置)
- **Base URL**: `https://api.deepseek.com` (已配置)

## 配置位置

### 1. Docker Compose环境变量

已在 `docker-compose.dev.yml` 中配置：

```yaml
backend:
  environment:
    - DEEPSEEK_API_KEY=sk-fdf7cc1c73504e628ec0119b7e11b8cc
    - DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
```

### 2. 后端服务状态

- ✅ 后端服务已重启
- ✅ DeepSeek API Key已加载
- ✅ DeepSeek客户端已初始化

## 测试步骤

### 1. 创建工作流

1. 打开工作流设计器
2. 添加LLM节点
3. 配置节点：
   - **提供商**: 选择 "DeepSeek"
   - **模型**: 选择 "DeepSeek Chat" 或 "DeepSeek Coder"
   - **提示词**: 输入测试提示词，如 `请用一句话总结：{input}`
   - **温度**: 0.7

### 2. 执行测试

输入测试数据：
```json
{
  "input": "人工智能是计算机科学的一个分支"
}
```

### 3. 验证结果

- ✅ 执行成功
- ✅ 返回DeepSeek的响应
- ✅ 无错误信息

## 支持的模型

- **DeepSeek Chat** (`deepseek-chat`): 通用对话模型
- **DeepSeek Coder** (`deepseek-coder`): 代码生成模型

## 注意事项

1. **API Key安全**: 
   - API Key已保存在配置文件中
   - 请勿将API Key提交到Git仓库
   - 建议将`.env`文件添加到`.gitignore`

2. **费用**: 
   - DeepSeek按使用量计费
   - 请注意控制调用频率

3. **网络**: 
   - 确保服务器可以访问 `https://api.deepseek.com`
   - 如有防火墙，请开放相应端口

## 故障排查

如果遇到问题，可以：

1. **检查配置**:
   ```bash
   docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec backend python -c "from app.core.config import settings; print('DeepSeek API Key:', settings.DEEPSEEK_API_KEY[:15] + '...' if settings.DEEPSEEK_API_KEY else '未配置')"
   ```

2. **查看日志**:
   ```bash
   docker-compose -f docker-compose.dev.yml logs --tail=50 backend
   ```

3. **重启服务**:
   ```bash
   docker-compose -f docker-compose.dev.yml restart backend
   ```

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**配置时间**: 2024年
**状态**: ✅ 已配置并验证