Crear un chatbot de razonamiento para programar

¡Vamos a juntar todo para construir un chatbot de razonamiento que te ayude a programar!

Tienes dos mensajes de usuario: uno que pide código en Python para una tarea concreta y otro de seguimiento que solicita que se escriba con una biblioteca específica.

¡Veamos cómo se comporta el modelo de razonamiento!

Este ejercicio forma parte del curso

Trabajar con DeepSeek en Python

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Instrucciones del ejercicio

Recorre las preguntas del usuario.
Envía cada pregunta del usuario, q, al modelo deepseek-ai/DeepSeek-R1.
Extrae el contenido de la respuesta para eliminar los tokens de razonamiento antes de añadirlo a messages.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

client = OpenAI(api_key="", base_url="https://api.together.xyz/v1")

messages = []
user_msgs = ["Write some Python code to generate a list of numbers from 1-10.", "Update the code to use the NumPy library."]

# Loop over the user questions
for q in ____:
    print("User: ", q)
    user_dict = {"role": "user", "content": q}
    messages.append(user_dict)
    
    # Create the API request
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-ai/____",
        messages=____,
        max_tokens=200
    )
    
    # Extract the response content to strip it of thinking tokens
    final_response = re.sub(r'[\s\S]*?<\/think>\s*', '', ____, re.DOTALL)
    assistant_dict = {"role": "assistant", "content": final_response.strip()}
    messages.append(assistant_dict)
    print("Assistant: ", response.choices[0].message.content, "\n")

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