1. 你们项目中 DeepSeek 大模型的主要应用场景有哪些？
答案：
在我们的 web-company 项目中，DeepSeek 大模型主要用于智能问答和内容生成。例如，用户在前端的 Chat.vue 组件中可以与 AI 进行对话，获取产品推荐、新闻摘要等智能服务。我们还可以用 DeepSeek 生成新闻摘要、产品描述等内容，提升内容生产效率和用户体验。
2. 你们是如何对接 DeepSeek 大模型 API 的？前后端如何协作？
答案：
- 前端：在
src/components/Chat.vue通过调用后端接口（如/api/chat）提交用户输入的问题。 - 后端：在
web-server/controllers/web/ChatController.js中，后端收到请求后，调用 DeepSeek 的 API（如通过 HTTP POST 请求），将用户问题转发给大模型，获取模型返回的答案后再返回给前端。 - 安全性：后端负责管理 DeepSeek 的 API Key，避免泄露到前端。
3. DeepSeek 大模型的调用结果如何与业务数据结合？
答案：
我们会将 DeepSeek 的输出与项目业务数据结合。例如，用户在 Chat 页面咨询产品推荐时，后端先用 DeepSeek 生成推荐理由，再结合数据库中的产品信息，最终返回结构化的推荐列表和解释说明。这样既保证了推荐的相关性，也提升了用户体验。
4. 你们如何处理 DeepSeek 大模型接口的异常和超时问题？
答案：
- 在后端（如
ChatController.js）对 DeepSeek API 调用设置超时（如 10 秒），并捕获异常。 - 如果 DeepSeek 返回异常或超时，后端会返回友好的错误提示给前端（如“AI服务繁忙，请稍后再试”），并记录日志便于后续排查。
- 前端也会对接口返回做兜底处理，避免页面卡死或无响应。
5. DeepSeek 大模型的输出内容如何做安全过滤和合规处理？
答案：
- 后端在收到 DeepSeek 的输出后，会对内容进行敏感词过滤和合规性检查，防止不当内容直接展示给用户。
- 对于生成型内容（如新闻摘要、评论），还会做长度、格式等校验，必要时进行人工审核。
- 前端展示时也会对内容做适当的转义和格式化，防止 XSS 等安全风险。
