Creare un chatbot di reasoning per il coding
Mettiamo insieme tutto per costruire un chatbot di reasoning per l'assistenza alla scrittura di codice!
Hai a disposizione due messaggi dell'utente: il primo chiede del codice Python per un compito specifico, e il secondo chiede di scriverlo usando una libreria particolare.
Vediamo come se la cava il modello di reasoning!
Questo esercizio fa parte del corso
Lavorare con DeepSeek in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Itera sulle domande dell'utente.
- Invia ogni domanda dell'utente,
q, al modellodeepseek-ai/DeepSeek-R1. - Estrai il contenuto della risposta per rimuovere i thinking tokens prima di aggiungerlo a
messages.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
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")