Crearea unui chatbot de raționament pentru programare
Hai să punem totul cap la cap și să construim un chatbot de raționament pentru asistență la programare!
Ai primit două mesaje din partea utilizatorului: unul prin care se solicită cod Python pentru o anumită sarcină și un mesaj de continuare prin care se cere ca acesta să fie scris folosind o anumită bibliotecă.
V4-Pro raționează implicit, așa că tot ce trebuie să faci este să parcurgi conversația într-o buclă și să adaugi câmpul potrivit în istoric.
Acest exercițiu face parte din cursul
Lucrul cu DeepSeek în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Parcurge într-o buclă întrebările utilizatorului.
- Trimite fiecare întrebare,
q, către modeluldeepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813. - Adaugă răspunsul final al asistentului (câmpul
.content, nu raționamentul) înmessages, astfel încât istoricul conversației să rămână concis.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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")