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製品説明文を生成する

SonicPro ヘッドホンのマーケティングコピーを作成するとします。目標は、DeepSeek を使って説得力のある製品説明文を生成することです。

異なるプロンプト手法、出力の長さ、temperature の設定が出力にどう影響するかを検証しましょう。temperature は推論が無効の場合にのみ有効になるため、この演習では extra_body を使って推論を無効化します。

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

  • SonicPro ヘッドホンの製品説明文を生成するために、以下の内容を含む詳細なプロンプトを作成します。
    • アクティブノイズキャンセリング（ANC）
    • 40 時間のバッテリー駆動
    • 折りたたみ可能なデザイン
  • extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}} を渡して、推論を無効にします。
  • max_tokens と temperature を変えて、出力にどう影響するかを確認しましょう。

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")

# Create a detailed prompt
prompt = """
____
"""

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    # Disable reasoning so temperature takes effect
    extra_body=____,
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    # Experiment with max_tokens and temperature settings
    max_tokens=____,
    temperature=____
)

print(response.choices[0].message.content)
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