前言
上一篇《AI实战篇 05》中，我们已经彻底掌握了提示词工程的核心方法，能写出高质量的提示词大幅提升AI输出效果。本篇作为第一个AI项目的第六篇，我们将用纯Python、无需任何HTML/CSS/JS前端基础的Streamlit框架，快速构建一个带历史消息展示的基础AI聊天应用，这是第一个AI项目的前端交互核心，也是后续功能扩展的基础。
本文为Python全栈开发者与零基础AI入门者量身打造，全程采用步骤式教学，从环境准备、基础单次聊天、问题解析、历史消息实现，每一个环节都有完整代码、逐行超详细讲解、新手避坑提示，即使是完全没有Web开发经验的同学，也能跟着一步步完成所有操作。
本节核心学习内容：
文章目录
- 前言
- 一、项目环境准备
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- 1.1 工具与依赖选型
- 1.2 标准项目目录结构搭建
- 1.3 核心依赖库安装步骤
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- （1）升级pip（必做，避免安装失败）
- （2）安装核心依赖库
- （3）验证安装是否成功
- 1.4 DeepSeek API密钥安全配置
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- （1）申请DeepSeek API密钥
- （2）配置系统环境变量（推荐，安全无泄露风险）
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- Windows系统永久配置
- Mac/Linux系统永久配置
- 二、第一次代码：实现基础单次聊天功能
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- 2.1 完整代码
- 2.2 代码模块详细说明
- 2.3 第一次代码运行与测试
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- （1）启动Streamlit服务
- （2）基础功能测试
- 三、问题发现：历史会话消息被覆盖
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- 3.1 问题复现步骤
- 3.2 问题根源深度解析
- 3.3 解决方案确定
- 四、第二次代码：新增部分单独展示与讲解
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- 4.1 新增部分1：会话状态初始化
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- 新增代码展示
- 逐行超详细讲解
- 执行时机
- 4.2 新增部分2：历史消息循环展示
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- 新增代码展示
- 逐行超详细讲解
- 执行时机
- 代码位置的重要性
- 4.3 新增部分3：新消息持久化
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- 新增代码展示1（用户消息持久化）
- 新增代码展示2（AI消息持久化）
- 代码作用讲解
- 4.4 三部分代码的配合执行流程
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- 第一次打开页面
- 用户发送第一条消息后
- 用户发送第二条消息后
- 五、第二次代码：完整代码与测试
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- 5.1 完整代码
- 5.2 第二次代码运行与测试
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- （1）重启Streamlit服务
- （2）历史消息展示功能测试
- 六、项目总结
- 七、专栏订阅
一、项目环境准备
本项目全程使用纯Python开发，所有工具和依赖均为Python生态通用组件，零基础也能按照步骤完成。
1.1 工具与依赖选型
| 代码编辑器 | PyCharm Community/Professional | 代码编写、调试、项目管理 | 任意版本均可，推荐2023及以上版本，提供完善的Python代码提示和断点调试功能 |
| Python解释器 | 3.12.2 | 运行Python代码 | 最低支持3.8版本，3.10-3.12版本稳定性最佳，与Streamlit和OpenAI SDK兼容性最好 |
| Streamlit | 最新稳定版 | 快速构建Web聊天界面 | 1.30.0及以上版本支持完整的聊天组件（st.chat_input/st.chat_message） |
| OpenAI SDK | 最新稳定版 | 对接DeepSe |
