Eliminar los pensamientos de los resultados
Una de las grandes fortalezas de los modelos de razonamiento es su proceso de pensamiento, capturado en sus thinking tokens. Sin embargo, almacenar y procesar todos esos tokens extra puede ser problemático en conversaciones multi-turn en aplicaciones de chatbots.
Una opción es eliminar los "pensamientos" (el contenido de razonamiento) de las salidas del modelo, algo que puedes hacer con expresiones regulares (RegEx). Prueba a hacerlo sobre una respuesta de ejemplo guardada en la cadena response_content.
Este ejercicio forma parte del curso
Trabajar con DeepSeek en Python
Instrucciones del ejercicio
- Quita los thinking tokens y etiquetas de la cadena
response_contentusando el patrón de RegEx proporcionado. - Elimina los espacios en blanco iniciales y finales de
final_response.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
import re
# Remove the thinking tokens and tags
final_response = re.____(r'[\s\S]*?<\/think>\s*', ____, ____, re.DOTALL)
# Strip final_response of whitespace
print(final_response.____())