本篇将系统性介绍我们在项目中实现的前端 AI 聊天界面，基于 Vue3 组合式 API 和 TypeScript 构建，结合 Axios 请求后端接口，实现了多轮对话、会话管理、消息渲染、Markdown 支持等完整功能。所展示的这份前端页面文件不仅仅是一个普通的“对话框”，更是前后端联动、响应式设计、用户体验优化等多个方面的集中体现。

通过本次实践，我们成功实现了DeepSeek与RAGFlow的本地化融合部署，构建了一个具备语义检索能力的智能问答系统。该系统不仅能充分利用私有知识库提供精准、可追溯的回答，还具备良好的隐私保护与扩展性，为后续oj内应用大模型后端方法提供了支持。

通过本次实践，我们成功实现了DeepSeek与RAGFlow的本地化融合部署，构建了一个具备语义检索能力的智能问答系统。该系统不仅能充分利用私有知识库提供精准、可追溯的回答，还具备良好的隐私保护与扩展性，为后续oj内应用大模型后端方法提供了支持。

本篇博客系统性介绍了 AI 编程助手模块 的整体实现过程，聚焦于聊天与题目分析功能的后端设计与接口编写。我们从实体类定义入手，明确了 ChatSession 与 ChatMessage 在数据库中的结构与含义，进而简要说明了对应的 Mapper 层职责。随后，深入剖析了 ChatServiceImpl 中多个核心服务方法的业务逻辑，包括会话创建、消息处理、调用大模型接口等关键流程，并配合详尽的注释

通过本文，您可以学会如何手动部署DeepSeek模型并将其与ChatBox连接。通过这些步骤，您可以在本地环境中高效地运行 DeepSeek 模型，进行多轮对话和推理任务。对于我们的项目而言，该工作是项目的基础性工作，是后续微调+RAG工作的必要工作。

本文详细介绍了如何在本地环境中部署 DeepSeek 模型并通过 ChatBox 配置可视化 Web UI 以进行交互。首先，本文介绍了 Ollama 平台的安装与配置，重点说明了如何通过命令行启动并运行 DeepSeek 模型。接着，文中详细描述了如何下载并配置 ChatBox，并将其连接到本地运行的 Ollama 服务。

在构建一个高效的在线算法评测平台时，选择合适的AI模型至关重要。传统的评测系统往往仅提供简单的代码运行结果比对，而现代AI技术能够进一步提供代码优化建议、算法分析甚至智能调试辅助。在众多大模型中，DeepSeek R1以其强大的推理能力和高效的资源利用率脱颖而出，成为我们平台的核心技术选型。本文将深入探讨DeepSeek的核心优势，并分析它如何赋能我们的算法评测系统。