AI_DeepSeek-提示词以及代码调用

使用方式

1.网页直接使用-在线体验 2.使用DeepSeek的API，使用第三方的API 。目前，API 暂不支持搜索功能 sk-b*************************** 3.使用第三方一键部署的服务-然后调用API 4.本地部署然后调用API 5.预训练模型-部署-调用 

模型

01.模型： deepseek-chat 和 deepseek-coder 模型调用 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2 两个模型的合并，正式发布 DeepSeek-V2.5 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源 02.参数 超参数及 prompt 01. temperature 精确回答：可以使用较低的温度以确保生成文本的准确性和连贯性 temperature（温度）是一个控制生成文本随机性与创造性的超参数 Determines the degree of randomness in the response. Softmax函数的输出概率分布 03.接口 /chat/completions 对话补全 /completions 多轮对话 

基本概念理解

1. DeepSeek API 创新采用硬盘缓存 即 system 消息 + user 消息中的 <财报内容>。缓存系统以 64 tokens 为一个存储单元 缓存构建耗时为秒级。缓存不再使用后会自动被清空 计费分析 大模型的计费方式都是依据token来计算 token数 一般情况下模型中 token 和字数的换算比例 不同模型的分词不同，所以换算比例也存在差异 。Token 是模型用来表示自然语言文本的的最小单位，可以是一个词、一个数字或一个标点符号等 2. 缓存命中是，指当系统接收到数据请求时， 所需数据已存在于缓存（Cache）中，无需从原始数据源（如数据库、API接口）重复获取。 用户多次发送相同或相似的问题给模型 缓存未命中 缓存过期或问题变化 → 缓存未命中 → 重新调用 API。 3.总成本 = 输入成本（含缓存） + 输出成本 2.Function Calling 功能效果 函数功能需由用户提供，模型本身不执行具体函数 3. temperature 等参数 max_tokens：最终回答的最大长度（不含思维链输出），默认为 4K，最大为 8K reasoning_effort 控思维链的长度的参数-待上线 4.限速 -DeepSeek API 不限制用户并发量-当我们的服务器承受高流量压力时 并持续收到如下格式的返回内容： 非流式请求：持续返回空行 请注意处理这些空行或注释 

输入

 "role": "system" 系统提示词 "content": "You are a helpful assistant", "role": "user" 用户输入 "content": "Hi", "role": "assistant" 模型输出 长预设提示词的问答助手类 长角色设定与多轮对话的角色扮演 messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_prompt}] 

代码示例

import requests import json url = "https://api.deepseek.com/chat/completions" auto_sk = r"sk-****************" headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Accept': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer ' + auto_sk } message_content = [ {"content": "You are a helpful assistant", "role": "system"}, {"role": "user", "content": "9.11 and 9.8, which is greater?"}] input_info = { "messages": message_content, "model": "deepseek-chat", "frequency_penalty": 0, "max_tokens": 2048, "presence_penalty": 0, "response_format": {"type": "text"}, "stop": None, "stream": False, "stream_options": None, "temperature": 1, "top_p": 1, "tools": None, "tool_choice": "none", "logprobs": False, "top_logprobs": None, } payload = json.dumps(input_info) response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) response.encoding = 'utf-8' status = response.status_code print("status",status) if response.status_code == 200: print("response.text :",response.text) response_info = response.json() assistant_content = response_info.get("choices")[0].get("message")["content"] print(status, assistant_content) else: print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}") # Round 2 if assistant_content is not None: message_content.append({'role': 'assistant', 'content': assistant_content}) message_content.append({'role': 'user', 'content': "How many Rs are there in the word 'strawberry'?"}) print("message_content",message_content) input_info["messages"] = message_content payload = json.dumps(input_info) response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) status = response.status_code if response.status_code == 200: print("response.text 2 :",response.text) response_info = response.json() assistant_content = response_info.get("choices")[0].get("message")["content"] print(status, assistant_content) else: print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}") 

输出

输出思维链内容（reasoning_content）和最终回答（content print(response.status_code,response.text) 200 { "id":"a4***5ca3d3c32", ## 该对话的唯一标识符 "object":"chat.completion", ## 对象的类型, 其值为 chat.completion "created":1738820478, ## 创建聊天完成时的 Unix 时间戳（以秒为单位） "model":"deepseek-reasoner", ## 生成该 completion 的模型名。 "choices":[{"index":0, ## completion 的选择列表中的索引 "message":{"role":"assistant", ##生成这条消息的角色 "content":"Hello! How can I assist you today? 😊", "reasoning_content":"Okay, the user just said \"Hi\". I should respond in a friendly and approachable way. Let me start with a greeting. Maybe ask how I can assist them today to keep the conversation going. Keep it simple and welcoming."}, "logprobs":null, ## 该 choice 的对数概率信息。 "finish_reason":"stop"} ##模型停止生成 token 的原因。 ], "usage":{"prompt_tokens":12, "completion_tokens":60, "total_tokens":72, "prompt_tokens_details":{"cached_tokens":0}, "completion_tokens_details":{"reasoning_tokens":47}, "prompt_cache_hit_tokens":0, ## 本次请求的输入中，缓存命中的 tokens 数 "prompt_cache_miss_tokens":12 ## 本次请求的输入中，缓存未命中的 tokens 数 } ,"system_fingerprint":"fp_**9a08"} 

错误排查

401 认证失败 {"error":{"message":"Authentication Fails (no such user)","type":"authentication_error","param":null,"code":"invalid_request_error"}} 1.有无API key 2.API的配置位置是否对 402 - 余额不足 {"error":{"message":"Insufficient Balance","type":"unknown_error","param":null,"code":"invalid_request_error"}} 赠送账单有10元，有效期是30天，超过30天后失效， 充值余额为0的话，调用API会失效 充值账单 "Insufficient Balance" 通常与资金不足相关 

相关概念

 robots.txt 和 sitemap.xml 是为搜索引擎设计的， 传统的 SEO 技术是针对搜索爬虫而非推理引擎进行优化的 LLMs.txt 是面向推理引擎优化，它以 LLM 可以轻松理解的格式向 LLM 提供有关网站的信息 /llms.txt: 简化的文档导航视图，帮助 AI 系统快速理解站点的结构 /llms-full. txt: 在一个包含所有文档的综合文件 ‌Cursor 是一款基于人工智能的代码编辑器，旨在帮助开发者更高效地编写代码 Continue 是一款支持代码补全的 VSCode 插件 request Content-Type类型 text/plain：纯文本 application/json：JSON数据格式 application/xml：XML数据格式 . application/x-www-form-urlencoded：普通表单格式（键值对） 请求参数用key1=val1&key2=val2的方式进行组织 image/jpeg：JPEG图片格式 参数本身就是json格式的数据，参数会被直接放到请求实体里， Content-Type 是关于请求或响应的实际数据类型的信息， 而 Accept 是客户端表达其内容类型偏好的方式。这两个标头的合理使用有助于确保HTTP通信的有效性和互操作性。 

使用 Few-shot 学习

 是指在请求中提供一些示例，让模型学习到特定的模式 1.选择合适的模型 2.合适的表达方式 1. 用 " 输入 - 输出 " 的示例结构，让 LLM 理解你要的结果 2. 给示例 + 语言描述输出要求 3.高质量的数据 链式推理（Chain of Thought） 零样本提示（Zero shot）与少样本提示（Few shot） prompt Few Shot 重在 " 举例 " 雷军： 人工智能是如今最热门的科技创新的话题，要尽快适应这个新的时代，现在AI在各行各业都开始应用了， 要把AI工具用好，在刚开始大部分都不会用的时候，你会用对你来说就是机会， 而且用AI的工具解决问题的速度会比别人快很多 

案例

 写好Deepseek的提示词prompt 1.明确目标，简洁清晰，细化-提供上下文 2.结构化提示词 限制条件 3. 分步引导 角色扮演 迭代优化 你是新闻分类专家，主要任务 ：对输入的新闻文本进行自动分类，识别其所属的新闻种类。 你根据分析新闻文本的内容和结构，将新闻文本分类到预定义的种类中，预定义的种类有：政治、经济、科技、娱乐、体育、教育、健康。 给你一段新闻文本，你只输出新闻文本所属预定义的哪个种类。 现在将下列新闻文本进行分类： 美国太空探索技术公司（SpaceX）的猎鹰9号运载火箭（Falcon 9） 在经历美国联邦航空管理局（Federal Aviation Administration，FAA）短暂叫停发射后， 于当地时间8月31日凌晨重启了发射任务。 

参考

 上下文硬盘缓存 https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/kv_cache Token 用量计算 https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/token_usage 提示库 https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/prompt-library/ API 指南 使用 Few-shot 学习 https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/kv_cache