Aan de slagBegin gratis

Een redeneerculchatbot voor coderen maken

Laten we alles samenbrengen om een redeneerculchatbot te bouwen voor hulp bij het coderen!

Je hebt twee gebruikersberichten gekregen: één om Python-code voor een bepaalde taak te vragen, en een vervolgvraag om het met een specifieke bibliotheek te schrijven.

V4-Pro redeneert standaard, dus het enige wat je hoeft te doen is het gesprek loopen en het juiste veld aan de geschiedenis toevoegen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Werken met DeepSeek in Python

Bekijk cursus

Oefeninstructies

  • Loop over de gebruikersvragen.
  • Stuur elke gebruikersvraag, q, naar het deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-model.
  • Voeg het definitieve antwoord van de assistant (de .content, niet de redenering) toe aan messages, zodat de gespreksgeschiedenis compact blijft.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

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")
Code bewerken en uitvoeren