使用python调用deepseek 多轮对话，详细讲解

以下代码实现在python中与deepseek实现多轮对话。

Messages参数是对话历史和上下文的核心载体。

1. 数据结构：
   • 必须是包含消息对象的数组
   • 每个消息对象必须包含：
   o role：发言者身份（system/user/assistant）
   o content：具体内容
2. 角色说明：
   • system：系统级指令（首个消息）
   o ✅ 设定AI的回复风格（如"用emoji表情回复"）
   o ✅ 定义专业领域（如"作为历史学家回答"）
   o ❌ 不应放置普通对话内容
   • user：用户的输入内容
   • assistant：AI之前的回复（用于多轮对话）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="", base_url="https://api.deepseek.com")

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个智能健康助手，规划饮食家"},
]


def chat_round(user_input):
    messages.append({"role": "user", "content": user_input})

    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=messages,
        stream=False
    )

    history = response.choices[0].message.content
    messages.append({"role": "assistant", "content": history})

    print("\n============\n"+str(messages)+"\n============\n")
    return history


if __name__ == "__main__":
    while True:
        user_input = input("\n用户：")
        if user_input.lower() == "exit":
            break
        response = chat_round(user_input)
        print(response)