前言

腾讯云宣布上线DeepSeek-R1及V3原版模型API接口，标志着其在大模型技术应用方面迈出了重要一步。通过强大的公有云服务，腾讯云为用户提供了稳定、优质的API接口，支持开发者在其平台上迅速构建并部署基于DeepSeek大模型的智能应用。

1. 稳定优质的云服务： 腾讯云的公有云服务为DeepSeek-R1及V3原版模型提供了强大的算力支持和可靠的服务保障。开发者可以利用腾讯云的全球基础设施，确保应用的稳定性、低延迟和高可用性。
2. 集成知识引擎与联网搜索能力： 腾讯云的知识引擎平台接入了DeepSeek-R1和V3模型，并率先支持联网搜索功能。开发者不仅可以利用大模型进行智能对话和数据分析，还能够实时访问并整合互联网上的最新信息。

所以下文我们就来介绍一下如何来使用腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek来搭建一个自己的BUG处理器模型

准备工作

首先我们进入大模型知识引擎界面

然后点击产品体验。我们可以提前登录一下自己的腾讯云账号，当然没有登录它也会自动跳转到登录界面，之后我们稍等片刻

用户创建

我们进入到应用管理界面，点击新建应用

这里我们可以对我们自己的大模型应用起一个名称，因为我们的目标是搭建一个bug处理器，这里我们就起名为BUG修改了。

接下来我们就可以对我们自己的模型进行配置修改啦，如果我们对此不是很了解，别担心，官方给出了贴心的使用提示

模型配置

我们可以挑选一下生成的意识识别模型版本，有新模型体验DeepSeek-R164K热门64K主要是强化学习（RL）驱动的推理模型，在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当。与DeepSeek助手深度思考模式为同款模型。还有DeepSeek-V3、64K热拥有6710 亿参数的混合专家（MoE）语言模型，采用多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构，结合无辅助损失的负载平衡策略，优化推理和训练效率。此外还提供了腾讯混元大模型、精调知识大模型高级版8K、cs-normal-70b此模型主要是针对企业知识问答场景精调训练，擅长多模态知识问答，适合图文表答案关联输出、数学计算、逻辑推理、表格问答等复杂场景有需求的场景等等，大家可以根据自己的需求自行选择。

角色配置

即是我们是小白，什么也不知道可以点击模板，系统会自动生成提示模板，我们可以根据这个目标自己去添加信息啦

我们这个欢迎语与右边的提示还是同步修改的，挺不错的。

此外我们还可以自行设置其他更多的设置使我们的模型更加完美智能

模型使用

测试结果正常

接下来我们就进入正题，看看它修改代码的能力到底有多强

我们在编译器运行下面哈希算法代码发现，打印结果是空，正好我们来试试我们的Deepseek

`#include<stdio.h>`
`#include<stdlib.h>`
`#define NUM 5`
`typedef struct HashList`
`{`
	`int num;`
	`char* data;`
`}HashList;`
`HashList* initList()`
`{`
	`HashList* list =(HashList*) malloc(sizeof(HashList));
	list->num = 0;
	list->data = (char*)malloc(sizeof(char) * NUM);`
	`for (int i = 0; i < NUM; i++)`
	`{`
		`list->data[i] = 0;`
	`}`
	`return list;`
`}`

`int Hash(int data)`
`{`
	`return data % NUM;`
`}`

`void put(HashList* list, char data)`
`{`
	`int index = Hash(data);`
	`if (list->data[index] != 0)`
	`{`
		`int count = 1;`
		`while (list->data[index] != 0)`
		`{`
			`index = Hash(Hash(data) + count);`
			`count++;`
		`}list->data[index] = data;`

`}`

`}`
`int main()`
`{`
	`HashList* list = initList();`
	`put(list, 'a');`
	`put(list, 'f');`
	`printf("%c\n", list->data[0]);`
	`printf("%c\n", list->data[1]);`
	`return 0;`
`}`

这里由于空间限制，截图有限，但是它真的是给出了完美的分析过程，和详细的解释说明，我简单看了一下，它说问题主要是出现在put函数。可见其逻辑处理能力和原型不相上下。

它对我们输入的源代码进行了逐行分析，并精确到产生问题的具体代码函数处，还给出了修改后的代码，详解释了为什么这么修改，原代码为什么会出现问题错误，最后还进行了总结复盘，堪比一位资深教师了！

可见其给出了正确的打印结果：

关键修正点说明：

1. put 函数逻辑修正
   • 原代码仅在哈希冲突时存储数据，若初始位置为空则跳过插入。修正后通过循环强制寻找空位，确保数据必被写入。
   • 使用 (index + count) % NUM 实现线性探测，避免索引越界。
2. 打印位置调整
   • 'a' 的哈希值为 97%5=2，直接存入索引2。
   • 'f' 的哈希值为 102%5=2，发生冲突后存入索引3。
   • 修改 printf 语句打印索引2和3，正确输出字符。

运行结果：

a
f

体会总结

我们通过利用腾讯云大模型知识引擎，成功创建了满血版DeepSeek的C++ BUG处理器。这个过程不仅展示了大模型技术在软件开发中的应用潜力，也为我们开发者提供了一种智能化的BUG处理方案。

在我们日常工作学习中，DeepSeek模型能够快速分析错误日志，精准定位问题的错误所在之处，并提供详细的修复建议。这种智能化的辅助学习，不仅提高了我们的开发效率，也降低了BUG修复的复杂度，特别是在多线程或复杂的C++代码中，我们可以快速发现潜在的内存泄漏或资源冲突的问题。

但在某些特定的场景下，该模型仍需进行一些调优。比如，针对特定领域的C++项目，模型可能回答的就不会太完美了，但是我们可以通过定制化训练来提高其在特定技术栈上的表现，进一步提升BUG修复的精准度。