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AI चैटबॉट बनाना

अपने POC को पूरा करने के लिए, आप अपने message history को एक for लूप के साथ इंटीग्रेट करेंगे, ताकि आप मॉडल को बार-बार प्रॉम्प्ट भेज सकें और हर response को क्रमवार message history में स्टोर कर सकें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में DeepSeek के साथ काम करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • यूज़र संदेशों (user_msgs) पर लूप चलाएँ.
  • हर iteration में यूज़र संदेश के लिए एक dictionary बनाएँ और उसे messages में append करें.
  • messages को chat रिक्वेस्ट में मॉडल को भेजें.
  • assistant संदेश की dictionary को messages में append करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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

messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful math tutor that generates concise, one-sentence responses."}]
user_msgs = ["Explain what pi is.", "Summarize this in two bullet points."]

# Loop over the user questions
for q in ____:
    print("User: ", q)
    
    # Create a dictionary for the user message from q and append to messages
    user_dict = {"role": ____, "content": ____}
    messages.append(____)
    
    # Create the API request
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
        ____,
        max_tokens=500
    )
    
    # Append the assistant's message to messages
    assistant_dict = {"role": "assistant", "content": response.choices[0].message.content}
    messages.append(____)
    print("Assistant: ", response.choices[0].message.content, "\n")
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