【DeepSeek开发入门】DeepSeek API高级开发指南（推理与多轮对话机器人实践）

系列篇章💥

No.	文章
01	【DeepSeek应用实践】DeepSeek接入Word、WPS方法详解：无需代码，轻松实现智能办公助手功能
02	【DeepSeek应用实践】通义灵码 + DeepSeek：AI 编程助手的实战指南
03	【DeepSeek应用实践】Cline集成DeepSeek：开源AI编程助手，终端与Web开发的超强助力
04	【DeepSeek开发入门】DeepSeek API 开发初体验
05	【DeepSeek开发入门】DeepSeek API高级开发指南（推理与多轮对话机器人实践）
06	【DeepSeek开发入门】Function Calling 函数功能应用实战指南
07	【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：本地部署与API服务快速上手
08	【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：Web聊天机器人部署指南
09	【DeepSeek部署实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：基于vLLM 搭建高性能推理服务器
10	【DeepSeek部署实战】基于Ollama快速部署DeepSeek-R1系列模型实战指南（Linux）
11	【DeepSeek部署实战】基于Ollama+Chatbox零成本部署DeepSeek-R1系列模型攻略（Windows）
12	【DeepSeek开发实战】DeepSeek-R1-Distill-Qwen与LangChain的本地大模型应用开发指南

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前言

在AI开发的前沿领域，DeepSeek凭借其强大的功能和灵活的接口，为开发者提供了广阔的创新空间。本文将围绕DeepSeek的推理模型、多轮对话以及JSON模式这三个重要特性展开深入探讨，详细介绍相关接口的使用方法、应用场景及开发要点，助力开发者充分发挥DeepSeek的潜力，打造出更加智能、高效的应用。

一、推理模型的强大力量

（一）推理模型概述

DeepSeek的推理模型（deepseek-reasoner）是专门为复杂推理任务设计的。与普通的对话模型不同，它能够理解和处理更具逻辑性和深度的问题，在需要进行推理、分析和判断的场景中表现出色。例如，在数学问题求解、逻辑谜题解答、科学原理推理等领域，推理模型能够给出准确且合理的答案。

（二）调用推理模型接口

调用推理模型接口与调用其他DeepSeek接口类似，以下是一个使用Python结合OpenAI SDK的示例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个擅长推理的助手"},
    {"role": "user", "content": "一个数加上5，再乘以3，结果是27，这个数是多少？"}
]

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

print(response.choices[0].message.content)

在上述代码中，我们设置了系统消息，明确告知模型其角色为擅长推理的助手，然后提出一个数学推理问题。模型会根据问题进行推理并返回答案。如下：

（三）推理模型的应用场景拓展

推理模型的应用场景十分广泛。在教育领域，可以用于开发智能辅导系统，帮助学生解决复杂的学术问题；在金融领域，可用于风险评估和投资分析，通过对大量数据的推理和分析，为投资者提供决策建议；在科研领域，能够辅助科学家进行理论推导和实验设计。

二、多轮对话的无缝体验

（一）多轮对话的原理与优势

多轮对话允许用户与模型进行连续的交互，模型能够记住之前的对话内容，从而实现更加自然、连贯的对话体验。这在智能客服、聊天机器人等应用中尤为重要，用户可以逐步深入地表达需求，模型能够根据上下文提供更准确的回答。

（二）构建多轮对话的步骤

1. 初始化对话：在开始多轮对话时，需要设置系统消息来定义模型的角色和任务。例如：

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个智能客服，负责解答用户关于电子产品的问题"}
]

2. 用户输入与模型回复：用户输入问题后，将其添加到messages列表中，然后调用对话补全接口获取模型的回复，并将回复也添加到messages列表中，以便模型在后续对话中参考。示例代码如下：

user_input = input("请输入你的问题：")
messages.append({"role": "user", "content": user_input})

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

reply = response.choices[0].message.content
print("模型回复：", reply)
messages.append({"role": "assistant", "content": reply})

3. 持续对话：重复上述步骤，不断接收用户输入并获取模型回复，实现多轮对话的持续进行。

（三）多轮对话的优化技巧

为了提高多轮对话的质量，可以采取以下优化技巧：

• 控制对话长度：避免messages列表过长，导致性能下降或超出模型的上下文限制。可以定期清理早期的对话内容，只保留与当前问题相关的信息。
• 调整参数：根据对话的具体情况，调整temperature、top_p等参数，使模型的回复更加符合用户需求。例如，在需要确定性回答的场景中，降低temperature值。

（四）构建多轮对话机器人

多轮对话完整代码：

from openai import OpenAI
# 定义大模型客户端
client = OpenAI(api_key="sk-47a1288c898f43ecbb41864bf8f85a8a", base_url="https://api.deepseek.com")

# 多轮对话机器人
def chat_with_model(messages):
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=messages
    )
    return response.choices[0].message.content


# 测试函数
def deepseek_chat_with_model():
    # 初始问候
    messages = [
        {"role": "user", "content": "你好！"},
        {"role": "assistant", "content": "你好！我是一个AIGC智能助理，有什么问题我可以帮助你？"}
    ]
    print(chat_with_model(messages))

    # 进行对话
    while True:
        user_input = input("用户：")
        messages.append({"role": "user", "content": user_input})
        assistant_response = chat_with_model(messages)
        messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})
        print("助理：" + assistant_response)

        # 判断是否结束对话
        if user_input.lower() == 'quit':
            break

效果如下：

三、JSON模式的高效应用

（一）JSON模式简介

JSON模式允许模型生成符合JSON格式的输出，这在需要结构化数据的场景中非常有用。例如，在开发数据处理系统、自动化脚本时，JSON格式的输出可以直接被程序解析和使用，提高开发效率。

（二）启用JSON模式

要启用JSON模式，需要在请求参数中设置response_format为{"type": "json_object"}，同时在系统消息或用户消息中明确指示模型生成JSON格式的内容。示例代码如下：

import json  # 确保导入 json 模块

messages = [
    {"role": "system", "content": "请以JSON格式输出电影信息，包含电影名称、导演和上映年份"},
    {"role": "user", "content": "推荐一部经典电影"}
]

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=messages,
    response_format={"type": "json_object"}
)

try:
    movie_info = response.choices[0].message.content
    movie_json = json.loads(movie_info)
    print("电影信息：", movie_json)
except json.JSONDecodeError:
    print("模型输出不是有效的JSON格式")

输出如下：

（三）JSON模式的应用场景及注意事项

JSON模式适用于需要结构化数据的各种场景，如数据交换、配置文件生成等。在使用时需要注意以下几点：

• 明确指示：确保在消息中清晰地指示模型生成JSON格式的内容，否则模型可能不会按照预期输出。
• 错误处理：由于模型生成的内容可能不符合JSON格式，需要进行错误处理，避免程序崩溃。

四、开发中的挑战与解决方案

（一）推理模型的复杂度管理

推理模型在处理复杂问题时可能会出现性能下降或回答不准确的情况。为了解决这个问题，可以对问题进行拆解，将复杂问题分解为多个简单问题，逐步引导模型进行推理。

（二）多轮对话的上下文管理

随着对话轮数的增加，上下文管理变得困难。可以采用摘要算法对早期对话进行总结，只保留关键信息，减少上下文的长度。

（三）JSON模式的格式验证

模型生成的JSON格式可能不符合预期，需要进行严格的格式验证。可以使用JSON Schema对生成的JSON数据进行验证，确保其符合指定的结构。

五、总结

通过本文的介绍，你已经深入了解了DeepSeek的推理模型、多轮对话和JSON模式的使用方法和开发要点。这些高级功能为开发者提供了更多的可能性，能够帮助开发者打造出更加智能、高效的应用。在未来的开发中，你可以进一步探索这些功能的组合应用，例如在多轮对话中使用推理模型进行复杂问题的解答，或者在JSON模式下输出推理结果。同时，关注DeepSeek的更新和优化，不断提升应用的性能和用户体验。让我们一起期待在DeepSeek的帮助下，创造出更多令人惊叹的AI应用！

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😎 作者介绍：资深程序老猿，从业10年+、互联网系统架构师，目前专注于AIGC的探索（优快云博客之星|AIGC领域优质创作者）
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