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コーディング支援用の推論チャットボットを作成する

これまで学んだ内容を組み合わせて、コーディング支援用の推論チャットボットを作ってみましょう。

2 つのユーザーメッセージが用意されています。1 つ目は特定のタスクを実行する Python コードを依頼するもの、2 つ目はそのコードを特定のライブラリで書き直すよう依頼するフォローアップメッセージです。

V4-Pro はデフォルトで推論を行うため、会話をループ処理して適切なフィールドを履歴に追加するだけで実現できます。

この演習はコースの一部です

Python で DeepSeek を使いこなす

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演習の手順

  • ユーザーからの質問をループ処理します。
  • 各ユーザーの質問 q を deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash モデルに送信します。
  • アシスタントの最終的な回答（推論過程ではなく .content）を messages に追加し、会話履歴を簡潔に保ちます。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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 — V4-Pro reasons by default
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-ai/____",
        messages=____,
        max_tokens=500
    )
    
    # Append only the final answer to the conversation history
    assistant_dict = {"role": "assistant", "content": response.choices[0].message.____}
    messages.append(assistant_dict)
    print("Assistant: ", response.choices[0].message.content, "\n")
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