Aan de slagBegin gratis

Een redeneer-chatbot voor coderen maken

Laten we alles samenbrengen en een redeneer-chatbot bouwen voor hulp bij het coderen!

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

V4-Pro redeneert standaard, dus je hoeft alleen het gesprek te loopen en het juiste veld aan de geschiedenis toe te voegen.

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-Pro-model.
  • Voeg het definitieve antwoord van de assistant (de .content, niet de redenering) toe aan messages zodat de gespreksgeschiedenis slank 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