【AI学习笔记】基于Unity+DeepSeek开发的一些BUG记录&解决方案

【AI学习笔记】基于Unity+DeepSeek开发的一些BUG记录&解决方案

背景前摇：（省流可不看）

Unity是大学学的，AI是研究生学的，DeepSeek是第一份实习偷师的，三合一的梦是最近开始做的，BUG是今天遇到并且解决的。

关于Unity和大模型结合的教程网上并不多，正好符合Unity+DeepSeek的我目前只看到这一篇《【Unity+AI01】在Unity中调用DeepSeek大模型！实现AI对话功能！》：https://blog.csdn.net/leoysq/article/details/139547284
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阅读全文后，发现这篇文章工程量不大，涉及的知识点（UGUI，C#编程，DeepSeek的API接入）都是我目前比较熟悉的，这个项目可以跟着做，于是就愉快地开始了尝试。
在复现工程的时候我遇到了一些奇奇怪怪的问题，查了CSDN和百度以后发现相关的解释帖子还很少，决定自己开个帖子记录下来。

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BUG集锦：

Unity版本：Unity6

1.Unity报错Error: HTTP/1.1 401 Unauthorized

解决方法：看看API有没有写对。
UnityEngine.Debug:LogError (object)
DeepSeekChat/d__8:MoveNext () (at Assets/Scripts/DeepSeekChat.cs:93)
UnityEngine.SetupCoroutine:InvokeMoveNext (System.Collections.IEnumerator,intptr)，
这种联网报错我处理经验不多，看红感叹号出来人都麻了，GPT查了一下，这个报错表示未授权。
在这里插入图片描述
上网搜了一圈，没有我这种情境下报错的解决方案，我先在原作者的评论区下方留言等待好心人答复，也厚着脸皮通过DeepSeek官网的聊天渠道反馈了BUG。
很快我就收到了邮件和聊天界面双重回复——未授权一般是API没写对。
在这里插入图片描述
我觉得DeepSeek的这一点做得特别好，聊天界面和邮件都可以看到过往记录并且回复，这样沟通就很方便自由。
在这里插入图片描述
我检查了一下我的代码，确实，API抄错了，写成隔壁智谱清言的了。
同时我也获得了教程原作者的友善回复：
在这里插入图片描述

2.base_url连接报错Error: HTTP/1.1 404 Not Found

解决方法：根据需要，换形如https://api.deepseek.com/chat/completions 这样的完整接口地址
UnityEngine.Debug:LogError (object)
DeepSeekChat/d__8:MoveNext () (at Assets/Scripts/DeepSeekChat.cs:94)
UnityEngine.SetupCoroutine:InvokeMoveNext (System.Collections.IEnumerator,intptr)
当时在跟着写代码的时候，我就发现一件很奇怪的事情——原教程作者写的url很特别。
我之前用Python+DeepSeek的时候，用的是官网的base_url，一切都很顺利。
https://platform.deepseek.com/api-docs/zh-cn/
DeepSeek官网传送门
在这里插入图片描述
但是我发现，如果Unity里面也用这个链接，Unity会报错。
在这里插入图片描述
但如果用教程作者老师的这个我没见过的“野生”链接，就没事。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这我就不明白了，因为我之前用python做过DeepSeek开发，一直照着官方文档这么用都没问题。
于是我又厚着脸皮请教了DeepSeek的老师们。
在这里插入图片描述
很快我得到了详细的答案：
在这里插入图片描述
我理解的一句话总结是：使用Openai python sdk最省事，base_url能应付所有问题。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
但如果是其他平台，就得根据功能需要换具体的链接了。
比如我现在用Unity做的功能可以归类为【对话补全】，那么就要需要这个页面。
在这里插入图片描述
https://platform.deepseek.com/api-docs/zh-cn/api/create-chat-completion/
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复制下图红框所示的链接，也就是原教程的”野生“链接：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这样就可以在Unity里顺利调用DeepSeek的API啦！

3.TextMeshPro不显示AI的回复

解决方案：看看UGUI的排列、颜色
按代码逻辑，成功发送消息以后，AI应该回复，并且在背景板上显示出来。
但现在什么也没有，我首先排除了最不应该的UI层级错误（背景白色image把text盖住了），不是这个原因。
在这里插入图片描述
然后也Debug.Log了各个核心环节，发现AI其实回复了，但我的TextMeshPro没有正常显示内容。
在这里插入图片描述
所以大概BUG是从下面这一步开始的。
在这里插入图片描述
我按GPT给的办法加了个存在与否的判断，但我感觉不该是这种错误，因为确实把按钮拖进了脚本对应位置，要是没找到对象的话早ERROR了。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
我觉得还是UI本身的问题，想着会不会还是我层级搞错了，于是就尝试把image隐藏看看是不是字在背后，结果——
破案了，原来是白色字体和背景融为一体了……
啥好玩意默认字体是白色啊，我以为默认黑色字来着，真是给我整的哭笑不得。
在这里插入图片描述
于是我给image换了个底色，问题解决了。
在这里插入图片描述
以及，因为要显示聊天记录，这个TextMeshPro不会在发信息后清空原来的内容，要美观的话记得把默认的New Text删除了。

4.安装Unity的可集成HTTP请求库（原作者的NuGet For Unity插件）

解决方法：从GitHub下载NuGet For Unity插件：https://github.com/GlitchEnzo/NuGetForUnity

Unity的HTTP请求库有UnityWebRequest，或第三方库如LitJson、Newtonsoft.Json等，可以将这三者类比为Python的Request、BeautifulSoup、Scrapy库，它们可以实现（指定数据格式）+（指定目标网页）的情况下爬取网站内容的任务。
-UnityWebRequest：Unity内置的HTTP客户端库，不需要额外安装，集成在Unity引擎中。其他的第三方库需要自己安装，比如原作者使用的NuGet For Unity。
在这里插入图片描述
第一步的下载链接：https://github.com/GlitchEnzo/NuGetForUnity
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这个下载下来是个Unitypackage，直接导入Unity就行。
第4步的详细操作如下：
在这里插入图片描述

其他可能的优化方案

已实现：

1.点击Send按钮以后自动清空InputField的内容。

2.对话界面也加上用户的输入。

在这里插入图片描述

3.显示历史记录的TextMeshPro添加滚轮滑动条。

这个问题我困扰很久，于是上b站搜集了一些教程，发现这个问题很早之前就有人提了。
在这里插入图片描述
随机尝试后，发现这位UP的方法跟着做完全程以后，能实现我需要的功能：
https://www.bilibili.com/video/BV1Wv41137ZU?p=2&vd_source=cdfd0a0810bcc0bcdbcf373dafdf6a82
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在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
具体操作直接看这位大佬的视频就行，这里我补记几个我个人觉得比较关键的地方：
第一，用滑动条滑动的比例 x 可滑动的总长度 = 新的文字展示区域y轴相对父物体的坐标。
在这里插入图片描述
这段代码有点抽象，让AI智谱清言帮忙解释一下：
在这里插入图片描述
第二，Text组件本身Vertical Overflow这里要设置为Overflow，这样多余的文字才能在下方显示出来，而不是就被原来的大小框死不显示， 这样就没法滑动了啊。
在这里插入图片描述
Area会添加一个Content Size Fitter组件，这个VerticalFit要设置为Preferred Size，不然这个Area没法和Text一样随地大小变，然后又会滑动了个寂寞。
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第三，给Mask对象添加一个Mask组件，超出Area的文字就看不到了，这样就实现了限定范围内滑动的效果。
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外面这一圈突兀的Mask只是用来直观展示效果的，如果是自己做项目的话把Area和Mask设置为同样大小（见下图），添加完Mask组件就是实际使用的效果了。
在这里插入图片描述
特别说明：Mask物体上的Image组件不能删除，否则会失去遮挡效果。文字会溢出Mask的范围。
在这里插入图片描述
第四，在第三步的基础上，给Area上的VerticalLayout Group组件适当加一些Padding，会让文字和Area范围四周有一些空隙，显得更加美观。

4.加入中文字库允许中文交互。

中文字体这个网上有很多解决方案，我之前查了一下觉得很麻烦，暂时没精力（懒得）搞。
一句话我的理解就是要自己导入个字体，而且要尽可能包含多的中文字，不然遇到一个生字就会显示为下图这种方框。
在这里插入图片描述
第二份实习做过一些编辑工作，使用了两款商用字体：中文——阿里普惠体，英文——Monsterrate（拼写不确定），有精力的码友可以试试这两款字体。
但如果想偷懒的话，这件事情其实很好办——不要用TextMeshPro系列的UI，就用老款的Legacy的就没事了。
在这里插入图片描述
项目运行效果如图，文本框滑动效果还不是很完美，但比起之前好多了。
在这里插入图片描述
我个人总结了一下，自适应的核心就是放文本的Text+ContentSizeFitter，然后装Text的容器也加ContentSizeFitter，配合水平或者垂直的LayoutGroup。这样就已经有了自适应的文本框了。
在这个基础上再添加Slider配合代码，就是可滑动的自适应文本框了。
关于这个自适应文本框的其他学习视频链接：
https://www.bilibili.com/list/watchlater?oid=531535469&bvid=BV1Bu411G7Rj&spm_id_from=333.1296.top_right_bar_window_view_later.content.click

https://www.bilibili.com/list/watchlater?oid=723054334&bvid=BV1hS4y1Z7zD&spm_id_from=333.1296.top_right_bar_window_view_later.content.click
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添加注释&功能后的完整代码：

工程我发到了CSDN个人资源，有需要的朋友可以自行下载。

把参考的原博主的DeepSeekChat.cs代码和B站视频里的TextArea2.cs代码整合了，并且把所有按钮都换成了代码内找引用和绑定事件，就不需要每次改一下UI或者脚本还需要重新拖动UI了。

using UnityEngine;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine.Networking;
using Newtonsoft.Json;
using System.Text;
using TMPro;
using UnityEngine.UI;

public class DeepSeekChat : MonoBehaviour
{
    //参考链接：http://iyenn.com/rec/1642689.html

    //DeepSeek API配置
    private string apikey = "你的apiKey"; //注意不要粘贴成别家大模型api了
    private string apiURL = "https://api.deepseek.com/chat/completions";
    // private string apiURL = "https://api.deepseek.com";

    //Unity UI元素
    private InputField userInputField;
    private Text chatOutputText;
    private Button sendButton;
    private RectTransform maskRectTra;
    private RectTransform areaRectTra;
    private Slider slider;

    //存储对话历史
    private List<Dictionary<string, string>> messages = new List<Dictionary<string, string>>();
    private void Awake()
    {
        userInputField = GameObject.Find("UserInputField").GetComponent<InputField>();
        chatOutputText = GameObject.Find("Mask/Area/chatOutputText").GetComponent<Text>();
        sendButton = GameObject.Find("SendButton").GetComponent<Button>();

        maskRectTra = GameObject.Find("Mask").GetComponent<RectTransform>();
        areaRectTra = GameObject.Find("Area").GetComponent<RectTransform>();
        slider = GameObject.Find("Slider").GetComponent<Slider>();

        // 为滑动条的值改变事件添加监听器
        slider.onValueChanged.AddListener(delegate { ToDrag(); });
    }
    // Start is called once before the first execution of Update after the MonoBehaviour is created
    void Start()
    {
       
        if (sendButton != null)
        {
            sendButton.onClick.AddListener(OnSendButtonClicked);
            Debug.Log("Click Send Button!");
            
        }
        //初始化系统消息
        messages.Add(new Dictionary<string, string> { { "role", "system" }, { "content", "You are a helpful assistant." } });
    }
    public void ToDrag()
    {
        //当滑动变化时，修改Area的y轴位置
        //获取滑动值（一个0-1的比例）
        float tempSliderValue = slider.value;
        //获取总滑动高度（一个具体的长度值）
        float tempTotalHeight = areaRectTra.sizeDelta.y - maskRectTra.sizeDelta.y;
        //x轴不变，设置y轴的新坐标（相对父物体的）等于前两者相乘，注意位置用的锚点坐标
        areaRectTra.anchoredPosition = new Vector2(areaRectTra.anchoredPosition.x, tempSliderValue * tempTotalHeight);
    }

    public void OnSendButtonClicked()
    {
        //用户没说话，return
        string userMessage = userInputField.text;
        if (string.IsNullOrEmpty(userMessage))
        {
            Debug.Log("Empty Input!");
            return;
        }
        //显示响应
        if (chatOutputText != null)
        {
            chatOutputText.text += "\nUser: " + userMessage;//将AI的回复追加到聊天输出文本框中，以显示给用户。
        }
        else
        {
            Debug.LogError("Text component not assigned.");
        }
        // 清空输入框
        userInputField.text = "";

        //添加用户消息到对话历史
        messages.Add(new Dictionary<string, string> { { "role", "user" }, { "content", userMessage } });

        //调用DeepSeek API
        StartCoroutine(CallDeepSeekAPI());
    }

    private IEnumerator CallDeepSeekAPI()
    {
        Debug.Log("CallDeepSeekAPI!");
        //创建请求数据
        var requestData = new  //定义一个匿名对象requestData
        {
            model = "deepseek-chat", //表示使用的模型，这里是"deepseek-chat"
            messages = messages, //一个变量，应该是一个包含消息的数组，用于与聊天模型交互
            stream = false //一个布尔值，表示是否以流的形式接收响应，这里设置为false
        };

        string jsonData = JsonConvert.SerializeObject(requestData); //将requestData对象序列化为JSON格式的字符串jsonData。

        //创建UnityWebRequest 向指定的API URL发送一个POST请求，请求体为JSON格式的数据，并设置必要的请求头
        UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(apiURL, "POST"); //创建一个网络请求对象request，指定请求的URL和请求方法（POST）
        byte[] bodyRaw = Encoding.UTF8.GetBytes(jsonData); //将序列化后的JSON数据转换为字节数组bodyRaw
        request.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(bodyRaw); //创建一个UploadHandlerRaw对象，并将其赋值给request的uploadHandler属性，这样就将JSON数据作为请求体发送
        request.downloadHandler = new DownloadHandlerBuffer(); //创建一个DownloadHandlerBuffer对象作为request的downloadHandler，用于接收服务器响应的数据
        request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");  //通过SetRequestHeader方法设置请求的Content-Type为application/json，表明发送的是JSON数据
        request.SetRequestHeader("Authorization", "Bearer " + apikey); //同时设置Authorization请求头，包含一个API密钥apiKey，用于身份验证。

        //发送请求  发送一个网络请求到服务器，获取AI模型的回复，并将该回复显示在聊天界面中，同时更新对话历史。如果请求失败，则输出错误信息。
        yield return request.SendWebRequest(); //使用yield return来异步发送网络请求，而不会阻塞主线程

        if (request.result == UnityWebRequest.Result.Success) //检查网络请求是否成功
        {
            Debug.Log("Success!");
            //解析响应
            var response = JsonConvert.DeserializeObject<DeepSeekResponse>(request.downloadHandler.text); //将下载的响应文本（JSON格式）反序列化为一个DeepSeekResponse类型的对象
            string botMessage = response.choices[0].message.content; //从反序列化后的响应对象中提取AI回复的消息内容。

            Debug.Log("botMessage = " + botMessage);
            //显示响应
            if (chatOutputText != null)
            {
                chatOutputText.text += "\nAI: " + botMessage;//将AI的回复追加到聊天输出文本框中，以显示给用户。
            }
            else
            {
                Debug.LogError("TextMeshPro component not assigned.");
            }
            //添加AI消息到对话历史
            messages.Add(new Dictionary<string, string> { { "role", "assistant" }, { "content", botMessage } }); // 将AI的回复添加到消息列表中
        }
        else
        {
            Debug.LogError("Error: " + request.error);
        }
    }

    // 使用这些类，Unity将能够将JSON响应反序列化为一个DeepSeekResponse对象，你可以通过DeepSeekResponse对象访问choices数组，然后访问第一个Choice对象的message属性，最后得到content字符串，即AI的回复。
    [System.Serializable] //标记为[System.Serializable]的公共类，表示它可以被Unity的序列化系统序列化和反序列化。
    public class DeepSeekResponse
    {
        public Choice[] choices; //包含一个名为choices的数组，该数组应该包含多个Choice对象
    }

    [System.Serializable]
    public class Choice
    {
        public Message message; //包含一个名为message的属性，该属性是Message类型
    }

    [System.Serializable]
    public class Message
    {
        public string content; //包含一个名为content的字符串属性，该属性用于存储消息的实际内容
    }
}
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注：本文转载自blog.csdn.net的百里香酚兰的文章"https://blog.csdn.net/bailichen800/article/details/142655426"。版权归原作者所有，此博客不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如有侵权，请联系我们删除。
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