如何使用deepseek 对话补全模式，并按照json格式输出

### 使用 DeepSeek 对话补全模式并以 JSON 格式输出 为了实现这一目标，首先需要理解 DeepSeek 的对话补全功能是如何工作的。DeepSeek 是一种基于预训练模型的技术，类似于 BERT 可以获得稳健的下游任务参数并通过特定数据调整来优化性能[^1]。 在实际应用中，使用 DeepSeek 完成对话补全过程通常涉及以下几个方面： #### 准备工作 确保已经安装了必要的 Python 库和支持工具。这可能包括但不限于 `transformers` 和其他辅助库用于加载预训练模型和处理输入/输出。 #### 加载模型 ```python from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer model_name = "deepseek-model-name" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) ``` #### 处理输入文本 构建适合于 DeepSeek 输入格式的对话历史记录字符串。这里假设有一个简单的对话列表作为例子。 ```python dialogue_history = [ "User: Hello!", "Bot: Hi there! How can I assist you today?", "User: Can you help me with my order?" ] input_text = ' EOS '.join(dialogue_history) # Assuming 'EOS' is a special token used by the model. ``` #### 获取预测结果 利用上述准备好的输入向量化后的形式传入到模型中得到下一个回复的可能性分布，并从中选取最有可能的结果。 ```python inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", truncation=True) outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(f"Bot Response: {response}") ``` #### 将结果转换为 JSON 输出 最后一步是将生成的回答封装在一个易于解析的数据结构里——在这个案例中选择了 JSON 形式。 ```json { "conversation": [ {"role": "user", "content": "Hello!"}, {"role": "bot", "content": "Hi there! How can I assist you today?"}, {"role": "user", "content": "Can you help me with my order?"} ], "generated_response": { "role": "bot", "content": "<Generated Bot Reply>" } } ``` Python 中可以通过字典对象轻松创建这样的 JSON 结构： ```python import json output_json = { "conversation": [{"role": part.split(":")[0].strip(), "content": ':'.join(part.split(":")[1:]).strip()} for part in dialogue_history], "generated_response": {"role": "bot", "content": response} } with open('output.json', 'w') as f: json.dump(output_json, f, indent=4) ``` 这样就完成了从接收用户消息到最后保存带有新机器人物语句更新过的会话日志整个流程的操作说明。