ai_0">C#与ai的交互

与AI的交互使用的Http请求的方式，通过发送请求，服务器响应ai生成的文本
下面是完整的代码，我这里使用的是Ollama本地部署的deepseek，在联网调用api时，则url会有不同

public class OllamaRequester
{[Serializable]public class RequestData{public string model;	//模型名称public string prompt;	//对话文本public int[] context;	//上下文public bool stream;	//是否使用流式传输}[Serializable]public class ResponseData{public string model;public string created_at;public string response;	//相应内容public bool done;	//生成是否结束public string done_reason;	//结束的状态public int[] context;	//上下文public long total_duration;public long load_duration;}private static OllamaRequester instance;public static OllamaRequester Instance{get{if(instance == null){instance = new OllamaRequester();instance.Init();}return instance;}}private int[] context;private HttpClient client;private void Init(){client = new HttpClient();}public async Task SendReq(string str, Action<ResponseData> onResOnce){//注意！这里是本地Ollama的地址，如果你是联网调用ai接口的的话，需要改成官网提供的urlstring url = "http://localhost:11434/api/generate"; //ollama端口默认11434//如果使用联网调用ai接口，则请求的参数会有不同，我这使用的是本地部署的请求参数RequestData data = new RequestData(){model = "deepseek-r1:7b",prompt = str,context = context,stream = true, //建议用流式传输，不然响应比较慢};string json = JsonUtility.ToJson(data);HttpContent content = new StringContent(json);content.Headers.ContentType = new System.Net.Http.Headers.MediaTypeHeaderValue("application/json");Debug.Log("发送请求..");try{var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, url);request.Content = content;//这个HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead至关重要，流式传输必须使用这个HttpResponseMessage msg = await client.SendAsync(request, HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead);try{//不是200则直接报错if (msg.StatusCode != System.Net.HttpStatusCode.OK){Debug.LogError($"错误！statusCode=={msg.StatusCode}, 错误消息=={msg.Content}");return;}Stream stream = await msg.Content.ReadAsStreamAsync();StreamReader reader = new StreamReader(stream);while (true){string resStr = await reader.ReadLineAsync();Debug.Log("str==" + resStr);ResponseData res = JsonUtility.FromJson<ResponseData>(resStr);onResOnce?.Invoke(res);if (res.done){break;}}reader.Dispose();stream.Dispose();}catch (Exception e){Debug.LogError(e);}}catch(Exception e){Debug.LogError(e);}}
}

注意代码中SendAynsc时，使用了HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead，这个枚举表示的是读取响应头部信息，并且允许你从响应流中逐步读取信息。
默认情况下，Http会等待整个响应体全部下载完，才会返回响应，这样在文本很长时响应会非常慢！所以通常建议开启流式传输

ai_117">下面是ai响应的数据格式示例

--api返回的数据格式是json(因为csdn没有json格式的代码段，所以我用了lua表示)
{"model": "deepseek-r1:7b",	--模型"created_at": "2025-02-24T02:03:41.8641806Z","response": "",	--响应内容，我这里因为已经结束生成了，所以resposne是空"done": true,	--done==true，表示结束生成"done_reason": "stop",	--done_reason==stop，表示正常结束，会有其他非正常结束的情况"context": [	--上下文，在下次发送请求的时候，需要发送context，可以让ai保持连续对话151644,108386,151645,151648,271,151649,271,108386,6313,112169,104639,56568,3837,104139,109944,106128,9370,101037,11319,102215,86119,5373,101898,99998,100836,100281,3837,35946,102070,108896,101036,6313,144236],"total_duration": 4234560000,"load_duration": 18329400,"prompt_eval_count": 4,"prompt_eval_duration": 274000000,"eval_count": 31,"eval_duration": 3941000000
}