建立用於寫程式的推理聊天機器人
現在把前面學到的全部串起來,打造一個能協助寫程式的推理聊天機器人!
你會拿到兩則使用者訊息:第一則請求針對特定任務撰寫 Python 程式碼,第二則追問要求改用特定的函式庫撰寫。
V4-Pro 預設會推理,因此你只需要迴圈處理對話,並將正確的欄位附加到歷史紀錄即可。
本練習屬於課程
使用 Python 操作 DeepSeek
練習說明
- 迴圈處理所有使用者問題。
- 將每個使用者問題
q傳送給deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash模型。 - 將助理的最終答案(
.content,不是推理過程)附加到messages,讓對話歷史保持精簡。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。
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")