1、基本介绍

  场景：实现输出结构化，Json格式。

• 设置 response_format 参数为 {'type': 'json_object'}。
• 用户传入的 system 或 user prompt 中必须含有 json 字样，并给出希望模型输出的 JSON 格式的样例，以指导模型来输出合法 JSON。
• 需要合理设置 max_tokens 参数，防止 JSON 字符串被中途截断。

2、代码解析

import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-123456",
    base_url="https://api.deepseek.com",
)

system_prompt = """
The user will provide some exam text. Please parse the "question" and "answer" and output them in JSON format. 

EXAMPLE INPUT: 
Which is the highest mountain in the world? Mount Everest.

EXAMPLE JSON OUTPUT:
{
    "question": "Which is the highest mountain in the world?",
    "answer": "Mount Everest"
}
"""

user_prompt = "Which is the longest river in the world? The Nile River."

messages = [{"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_prompt}]

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=messages,
    response_format={
        'type': 'json_object'
    }
)

print(json.loads(response.choices[0].message.content))

结果：

2.1 将问题翻译为中文

import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-123456",
    base_url="https://api.deepseek.com",
)

system_prompt = """
用户提供一些文本。请解析问题与答案，并以JSON格式输出。

输入示例：
世界上最高的山? 珠穆朗玛峰。

输出示例：
{
    "问题": "世界上最高的山?",
    "答案": "珠穆朗玛峰"
}
"""

user_prompt = "世界上最长的河? 长江。"

messages = [{"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_prompt}]

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=messages,
    response_format={
        'type': 'json_object'
    }
)

print(json.loads(response.choices[0].message.content))

结果：

3、总结

展示了 DeepSeek 的一个能力，对照示例代码就能使用了。
ok，这将是 DeepSeek 的 API 使用的最后一篇文章了。
本人已经准备好所有DeepSeek代码示例，如有需要，请私信联系，代码将以十元价格销售，非诚勿扰。
代码将不会擦除 api 密钥，即可以使用本人的 api 用于运行代码。