Tworzenie chatbota z rozumowaniem do pomocy w kodowaniu
Czas połączyć wszystko i zbudować chatbota z rozumowaniem, który pomoże w pisaniu kodu!
Masz do dyspozycji dwie wiadomości użytkownika: pierwsza to prośba o kod w Pythonie do konkretnego zadania, a druga to prośba o przepisanie go z użyciem konkretnej biblioteki.
V4-Pro domyślnie korzysta z rozumowania, więc wystarczy przejść przez konwersację w pętli i dodawać odpowiednie pole do historii.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Praca z DeepSeek w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Przejdź w pętli przez pytania użytkownika.
- Wysyłaj każde pytanie użytkownika,
q, do modeludeepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash. - Dodawaj ostateczną odpowiedź asystenta (pole
.content, nie proces rozumowania) domessages, aby historia konwersacji pozostała zwięzła.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
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")