Python + DeepSeek：打造拥有记忆的AI 智能助手，让效率提升100倍！

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能，学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）

LLand520

2439人浏览 · 2025-02-06 20:59:32

LLand520 · 2025-02-06 20:59:32 发布

🚀 Python + DeepSeek：打造拥有记忆的AI智能助手，让效率提升100倍！

🔥 Python开发者必看！你是否想用DeepSeek结合ChatGPT，打造一个真正能记住对话的AI助手？

python琛会手把手教你如何用Python代码,快速实现智能记忆+自动回复，让你的效率提升100倍！

🧠 AI也能有记忆？Python 赋予 DeepSeek 超强记忆力！

为什么AI需要拥有记忆？

还记得昨天的AI助手吗？它虽然能回答问题

但一到新对话就“失忆”，完全不记得你是谁

这样聊天像是在和金鱼对话！

为了让 AI 助手变得更像私人助理，我们要给它加点“记忆”能力，让它能回忆起之前的聊天内容。

怎么让DeepSeek打造的GTP-AI拥有记忆功能？

可以用数据库来存储聊天记录，比如SQLite或MySQL。

然后，每次对话时，把之前的记录拿出来，结合当前的输入，让 AI 能连续对话。

代码示例

import sqlite3   import datetime      # 连接数据库   conn = sqlite3.connect('chat_history.db', check_same_thread=False)   c = conn.cursor()      # 创建对话记录表   c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS chat_history                (user_id TEXT, timestamp TEXT, message TEXT)''')   conn.commit()      # 存储对话记录   def save_chat_history(user_id, message):       c.execute("INSERT INTO chat_history (user_id, timestamp, message) VALUES (?, ?, ?)",                 (user_id, datetime.datetime.now(), message))       conn.commit()      # 读取最近 5 条对话记录   def get_chat_history(user_id):       c.execute("SELECT message FROM chat_history WHERE user_id = ? ORDER BY timestamp DESC LIMIT 5", (user_id,))       return [row[0] for row in c.fetchall()]

📌 优化建议：

如果AI使用量大，建议换 PostgreSQL，并加个缓存优化。
还可以用LangChain这种工具来管理对话历史，省去自己写逻辑的麻烦。

🔧 让 AI 更智能：给它装上“技能包”

🌦 天气查询（出门前先问 AI）

import requests      def get_weather(city):       try:           url = f"https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key=YOUR_API_KEY&q={city}"           response = requests.get(url)           data = response.json()           return f"{city} 现在是 {data['current']['temp_c']}°C，{data['current']['condition']['text']}"       except Exception as e:           return "天气查询失败，请检查 API Key 或网络连接！"

💡 优化建议：

使用缓存减少 API 请求次数，降低成本。
提前设置默认城市，防止用户输入错误。

🌍 翻译功能（秒变多国语言专家）

from deep_translator import GoogleTranslator      def translate_text(text, target_lang='en'):       return GoogleTranslator(source='auto', target=target_lang).translate(text)

🔍 信息检索（AI变身你的搜索助手）

import requests      def search_google(query):       url = f"https://www.googleapis.com/customsearch/v1?q={query}&key=YOUR_API_KEY&cx=YOUR_CX"       response = requests.get(url)       return response.json().get('items', [{}])[0].get('snippet', '未找到相关信息')

🌐 如何让 AI 助手 24 小时在线？

🚀 服务器部署（让AI全天候待命）

from flask import Flask, request, jsonify   app = Flask(__name__)      @app.route('/chat', methods=['POST'])   def chat():       user_id = request.json['user_id']       message = request.json['message']       response = generate_response_with_history(user_id, message)       return jsonify({'response': response})      if __name__ == '__main__':       app.run()

📌 优化建议：

用 FastAPI 替换 Flask，速度更快！
用 Docker 打包，部署更方便。

☁️ 云端部署（随时随地访问 AI）

可以选 AWS Lambda、Heroku、Vercel 这些平台，让 AI 在线 24 小时待命。

🚀 AI 还能更强？优化 + 未来展望

收集用户反馈：看看 AI 失误在哪里，优化模型。
增加高质量数据：好的训练数据=更智能的 AI。
尝试不同模型：DeepSeek 不够强？试试 GPT-4、Mistral-7B 等。

🌟 未来，AI 还能整合语音识别、图像处理、智能家居控制，让它帮你点外卖、管家电，变成真正的生活助手！

在这里插入图片描述

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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