Php搭建一个deepseek智能体，应该怎么操作？

<?phpfunction get_embedding($text, $api_key) {
 $url = 'https://api.deepseek.com/v1/embeddings';
 
 $headers = [
  'Authorization: Bearer ' . $api_key,
  'Content-Type: application/json',
 ];
 
 $data = [
  'input' => $text, // 可以是字符串或字符串数组
  'model' => 'deepseek-embedding', // 确认最新的embedding模型名称
 ];
 
 $ch = curl_init();
 curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
 curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
 curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
 curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
 curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
 
 $response = curl_exec($ch);
 curl_close($ch);
 
 $result = json_decode($response, true);
 
 if (isset($result['data'][0]['embedding'])) {
  return $result['data'][0]['embedding']; // 返回单个向量的数组
 } elseif (isset($result['data'])) {
  // 如果是批量处理，返回所有向量的数组
  return array_column($result['data'], 'embedding');
 } else {
  throw new Exception("Embedding API 错误: " . $response);
 }}// 用法示例$api_key = '你的_DEEPSEEK_API_KEY';$chunk_text = "这是你知识库中的一段文本...";$vector = get_embedding($chunk_text, $api_key);// $vector 现在是一个浮点数数组，例如 [0.123, -0.456, 0.789, ...]?>

你是一个专业的客服助手，请严格根据以下【已知信息】来回答用户的问题。如果你不知道答案，请直接说“根据已知信息无法回答该问题”，不要编造答案。

#【已知信息】
{context}

#【用户问题】
{question}

<?phpfunction ask_deepseek($user_query, $retrieved_texts, $api_key) {
 $url = 'https://api.deepseek.com/v1/chat/completions';
 
 // 1. 构建系统提示词，注入检索到的知识
 $context = implode("\n\n", $retrieved_texts); // 将检索到的多个文本块合并
 $system_message = "你是一个专业的助手，请严格根据以下【已知信息】来回答用户的问题。\n\n#【已知信息】\n" . $context . "\n\n如果你不知道答案，请直接说“根据已知信息无法回答该问题”，不要编造答案。";
 
 $headers = [
  'Authorization: Bearer ' . $api_key,
  'Content-Type: application/json',
 ];
 
 // 2. 构建请求数据
 $data = [
  'model' => 'deepseek-chat', // 例如 deepseek-v2
  'messages' => [
   ['role' => 'system', 'content' => $system_message],
   ['role' => 'user', 'content' => $user_query]
  ],
  'temperature' => 0.1, // 低温度，让答案更确定，更依赖于知识库
  'max_tokens' => 2000
 ];
 
 $ch = curl_init();
 curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
 curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
 curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
 curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
 curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
 
 $response = curl_exec($ch);
 $httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
 curl_close($ch);
 
 if ($httpCode !== 200) {
  throw new Exception("API 请求失败: " . $response);
 }
 
 $result = json_decode($response, true);
 return $result['choices'][0]['message']['content'];}// --- 整体流程示例 ---$api_key = "你的_DEEPSEEK_API_KEY";$user_question = $_POST['question']; // 从Web表单获取问题// 1. 将用户问题向量化$query_vector = get_embedding($user_question, $api_key);// 2. 查询向量数据库 (这里用伪代码，取决于你用的向量DB客户端)$retrieved_chunks = $vectorDBClient->query($query_vector, $top_k=3);// $retrieved_chunks 是一个数组，包含元数据，我们需要里面的文本$retrieved_texts = array_column($retrieved_chunks, 'text');// 3. 调用上面定义的函数，获取最终答案$final_answer = ask_deepseek($user_question, $retrieved_texts, $api_key);// 4. 将 $final_answer 输出给用户echo $final_answer;?>