AI概述

• Artificial Intelligence人工智能，让机器模仿人类的思考、学习、推理、解决问题
  • 大语言模型Large Language Models,指使用代码模拟人脑神经网络的程序
• AI大模型部署方案
  • 本地部署：数据安全、自主可控、长期成本低
  • 调用官方API：Application Programming Interface应用程序编程接口
  • 云服务平台：使用阿里云百炼、百度千帆、火山引擎等平台提供的API服务
• 使用HTTP服务调用API
  • 请求方式：
    • GET请求：请求参数在请求路径中携带，如：api/courses?name=Python&status=1（参数1name=Python,参数2status=1）
    • POST请求：请求参数在请求体中携带，请求大小无限制
  • 请求状态码：
    • 200：请求成功
    • 400：请求参数错误
    • 404：请求资源不存在，url输入有误，或网站资源被删除了
    • 500：服务器异常
  • 请求格式：请求行（请求方式、资源路径）、请求头（key:value)、请求体（post方式）
  • 响应格式：响应行（状态码）、响应头（key:value)、响应体
• JSON_JavaScript Object Notation格式
  • 类似于Python中的字典，都是key:value的形式
    • 对象：用{}表示，{}之间均为键值对
    • 数字：整数和小数直接表示
    • 字符串：用""表示
    • 布尔：true或false
    • 列表：用[]表示
• 提示词工程Prompt Engineering
  • 引导AI思考，限制其输出结果，明确期望的结果
    1. 给大模型设定角色与能力
    2. 明确核心请求与任务
    3. 按步骤拆解复杂任务
    4. 指定风格与语气
    5. 明确输出格式
    6. 提供输入输出的示例

使用Apifox调用DeepSeek API

• 官方文档：POST请求

  curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${DEEPSEEK_API_KEY}" \
  -d '{
      "model": "deepseek-chat",
      "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
      ],
      "stream": false
    }'
  

  • 请求的URL地址：https://api.deepseek.com/chat/completions
  • Content-Type：请求头，表示向服务器发送json数据
  • Authorization：请求头，表示deepseek的API_KEY
  • -d：请求体内容

  {
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ],
    "stream": false
  }
  

  • "model": "deepseek-chat"调用的模型
  • "role": "system"：系统提示词，表示告知DeepSeek的角色设定
  • "role": "user"：用户提示词，表示询问的问题
  • "stream": false：是否采用流式输出
• 回复内容

  	{
      "id": "c8284535-adf9-49c4-bb4a-d2e0b7b1920e",
      "object": "chat.completion",
      "created": 1770947209,
      "model": "deepseek-chat",
      "choices": [
          {
              "index": 0,
              "message": {
                  "role": "assistant",
                  "content": "你好！我是DeepSeek，一个由深度求索公司创造的AI助手！😊\n\n我是一个纯文本模型，虽然不支持多模态识别功能，但我有很多实用的能力：\n- 可以帮你处理上传的各种文件（图像、txt、pdf、ppt、word、excel等），并从中读取文字信息\n- 拥有128K的上下文长度，能处理很长的对话和文档\n- 支持联网搜索功能（需要你在Web/App中手动开启）\n- 完全免费使用，没有收费计划\n\n我的知识截止到2024年7月，会以热情细腻的方式为你提供帮助。你可以通过官方应用商店下载App来使用我。\n\n有什么问题或需要帮助的地方吗？我很乐意为你解答！✨"
              },
              "logprobs": null,
              "finish_reason": "stop"
          }
      ],
      "usage": {
          "prompt_tokens": 16,
          "completion_tokens": 153,
          "total_tokens": 169,
          "prompt_tokens_details": {
              "cached_tokens": 0
          },
          "prompt_cache_hit_tokens": 0,
          "prompt_cache_miss_tokens": 16
      },
      "system_fingerprint": "fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache"
  }
  

  • "message"：回复的信息
  • "usage"：本次问答消耗的token
    • "prompt_tokens"：询问消耗的token
    • "completion_tokens"：回答消耗的token
    • "total_tokens"：总消耗的token
  • 上下文记忆
    • 使用该种方法，不具备上下文记忆能力，多次问答内容无法关联
    • 每一次请求响应相互独立
    • 处理方案_滚雪球方案
      • 将每次一次的会话汇总，一并交给AI大模型
      • assistant：记录上一次问题的回答

      		{
          "model": "deepseek-chat",
          "messages": [
              {
                  "role": "system",
                  "content": "你是DeepSeek 一个全能的AI助手"
              },
              {
                  "role": "user",
                  "content": "你是谁？"
              },
              {
                  "role": "assistant",
                  "content": "你好！我是DeepSeek，一个由深度求索公司创造的AI助手！😊\n\n我是一个纯文本模型，虽然不支持多模态识别功能，但我有很多实用的能力：\n- 可以帮你处理上传的各种文件（图像、txt、pdf、ppt、word、excel等），并从中读取文字信息\n- 拥有128K的上下文长度，能处理很长的对话和文档\n- 支持联网搜索功能（需要你在Web/App中手动开启）\n- 完全免费使用，没有收费计划\n\n我的知识截止到2024年7月，会以热情细腻的方式为你提供帮助。你可以通过官方应用商店下载App来使用我。\n\n有什么问题或需要帮助的地方吗？我很乐意为你解答！✨"
              },
              {
                  "role": "user",
                  "content": "你有哪些功能，上一次我问了你什么问题？"
              }
          ],
          "stream": false
      }
      

    • 第二个user：本次需要问答的新问题
  • 回答

  	{
      "id": "2653f04e-e08d-4ab3-81b9-e2f12c788194",
      "object": "chat.completion",
      "created": 1770947953,
      "model": "deepseek-chat",
      "choices": [
          {
              "index": 0,
              "message": {
                  "role": "assistant",
                  "content": "让我来回答你的问题：\n\n## 我的主要功能：\n1. **文本对话与问答** - 回答各种问题，协助写作、分析、学习等\n2. **文件处理** - 支持上传图像、txt、pdf、ppt、word、excel文件，我能读取其中的文字信息进行处理\n3. **长文本处理** - 拥有128K上下文，能处理很长的对话和文档\n4. **联网搜索** - 支持实时信息搜索（需要手动开启）\n5. **多领域协助** - 编程、学术研究、创意写作、数据分析、翻译等\n6. **完全免费** - 没有任何收费计划\n\n## 你上一次的问题：\n你问的是：“你是谁？” - 这是我回答的第一个问题，我向你介绍了我是DeepSeek AI助手的基本情况。\n\n现在这是我们对话的第二个问题！有什么具体的任务需要我帮助吗？无论是学习、工作还是日常问题，我都很乐意协助你！😊"
              },
              "logprobs": null,
              "finish_reason": "stop"
          }
      ],
      "usage": {
          "prompt_tokens": 182,
          "completion_tokens": 200,
          "total_tokens": 382,
          "prompt_tokens_details": {
              "cached_tokens": 128
          },
          "prompt_cache_hit_tokens": 128,
          "prompt_cache_miss_tokens": 54
      },
      "system_fingerprint": "fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache"
  }
  

  • 以此类推，不断累加，大模型就具备了上下文记忆能力
  • token会随着问答次数，不断累加

使用Python调用deepseek API

• 需要先下载openai软件包
  • pip install openai
• 官方文档

# Please install OpenAI SDK first: `pip3 install openai`  
import os  
from openai import OpenAI  
  
client = OpenAI(  
    api_key=os.environ.get('DEEPSEEK_API_KEY'),# 调用环境变量DEEPSEEK_API_KEY  
    base_url="https://api.deepseek.com")  
  
# 与AI进行交互  
response = client.chat.completions.create(  
    model="deepseek-chat",  
    messages=[  
        {"role": "system", "content": "你是DeepSeek，一个AI大模型"},  
        {"role": "user", "content": "你好，你是谁？"},  
    ],  
    stream=False  
)  
# 大模型返回的结果  
print(response.choices[0].message.content)