10行Python代码尽然能写DeepSeek?
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Part1:引入
如何用Python来作AI?或者说,如何模拟DeepSeek?
Part2:趣味版本
今天来教大家,10行代码写DeepSeek。
# 导入库
import time
# 输出提示语
print('我是DeepSeek,请输入你的问题:')
# 接收问题
question = input()
# 模拟思考过程
print('思考中', end = '', flash = True)
for i in range(5):
print('.', end = '', flash = True)
# 服务器繁忙提示
print('\n服务器繁忙,请稍候再试。')
其实,这只是个趣味代码,模拟了90%的功能。
Part3:学术化版本
要想模拟简单的AI程序,要这样:
import json
from typing import Dict, List, Optional
import requests
class DeepSeekSimulator:
def __init__(self, knowledge_base: Dict[str, str]):
self.conversation_history = []
self.knowledge_base = knowledge_base
def search_knowledge(self, query: str) -> Optional[str]:
"""模拟知识检索功能"""
query_lower = query.lower()
for key, value in self.knowledge_base.items():
if key.lower() in query_lower:
return value
return None
def generate_response(self, user_input: str) -> str:
"""生成对话响应"""
self.conversation_history.append(f"User: {user_input}")
# 知识库检索
knowledge = self.search_knowledge(user_input)
# 响应生成逻辑
if knowledge:
response = f"相关信息:{knowledge}"
elif "你好" in user_input or "hi" in user_input.lower():
response = "您好!我是智能助手,请问有什么可以帮助您?"
elif "谢谢" in user_input:
response = "不客气,很高兴能帮到您!"
else:
response = "我理解您的问题了,但需要更多信息来提供准确回答。"
self.conversation_history.append(f"Assistant: {response}")
return response
def web_search(self, query: str) -> List[Dict]:
"""模拟网络搜索功能"""
# 实际应用中这里会调用真正的搜索API
mock_results = [
{"title": "示例结果1", "snippet": f"关于{query}的示例信息1"},
{"title": "示例结果2", "snippet": f"关于{query}的示例信息2"}
]
return mock_results
# 示例用法
if __name__ == "__main__":
knowledge = {
"DeepSeek": "DeepSeek是深度求索公司开发的智能助手",
"Python": "Python是一种流行的编程语言",
"AI": "人工智能是模拟人类智能的计算机系统"
}
assistant = DeepSeekSimulator(knowledge)
print(assistant.generate_response("你好"))
print(assistant.generate_response("什么是DeepSeek?"))
print(assistant.generate_response("Python有什么特点?"))
print(assistant.generate_response("最近有什么新闻?"))
# (注:此代码为AI生成,仅供参考)
谢谢观看!
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