ПочатиПочніть безкоштовно

Створення reasoning-чатбота для кодування

Зберімо все докупи й створімо reasoning-чатбота для допомоги з кодуванням!

Вам надано два повідомлення користувача: перше — з проханням написати код Python для певного завдання, і наступне — з вимогою використати певну бібліотеку.

V4-Pro міркує за замовчуванням, тож вам потрібно лише організувати цикл розмови та додавати до історії правильне поле.

Ця вправа є частиною курсу

Робота з DeepSeek у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Організуйте цикл за питаннями користувача.
  • Надсилайте кожне запитання користувача q до моделі deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813.
  • Додавайте підсумкову відповідь асистента (поле .content, а не ланцюжок міркувань) до messages, щоб історія розмови залишалася лаконічною.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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")
Редагувати та запускати код