Criando um chatbot de raciocínio para programação
Vamos juntar tudo para construir um chatbot com raciocínio para ajudar na programação!
Você recebeu duas mensagens de usuário: uma pedindo código Python para uma tarefa específica e outra de acompanhamento pedindo que ele seja escrito com uma biblioteca específica.
O V4-Pro faz raciocínio por padrão, então tudo o que você precisa é percorrer a conversa e anexar o campo correto ao histórico.
Este exercicio faz parte do curso
Trabalhando com DeepSeek em Python
Instruções do exercicio
- Faça um loop sobre as perguntas do usuário.
- Envie cada pergunta do usuário,
q, para o modelodeepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro. - Anexe a resposta final do assistente (o
.content, não o raciocínio) amessagespara manter o histórico da conversa enxuto.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
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")