Gedanken des Modells extrahieren
Der Antwortinhalt des Modells aus der vorherigen Aufgabe math_problem wurde unter response_content gespeichert.
Beachte, dass dies von dem abweichen kann, was du beim Ausführen der Aufgabe gesehen hast, da LLM-Ausgaben von Natur aus zufällig sind (mehr dazu in Kapitel 2).
Deine Aufgabe ist es, Gedanken und Antwort mit Hilfe von regulären Ausdrücken (RegEx) zu trennen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Arbeiten mit DeepSeek in Python
Anleitung zur Übung
- Importiere das eingebaute Python-Modul
re. - Suche nach den Gedanken des Modells in der Antwort, indem du nach Zeichenketten zwischen zwei
<think>-Tags mit dem bereitgestellten RegEx suchst. - Extrahiere die erste Gruppe aus
matchmit der Methode.group()und entferne dabei führende und nachgestellte Leerzeichen aus diesen Gedanken.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Import the re module
import re
# Search for strings between think tags
match = re.____(r'(.*?) ', ____, re.DOTALL)
# Extract the group from the match and strip whitespace
think_content = match.____(1).____()
print(think_content)