內(nèi)容概要

1、采購智能體應(yīng)用效果演示

2、DeepSeek大模型特征介紹

3、DeepSeek和CodeWave如何產(chǎn)生化學(xué)反應(yīng)

4、0基礎(chǔ)開發(fā)更智能采購管理系統(tǒng)

智能體應(yīng)用效果演示

https://agentsse-jystudy2.app.codewave.163.com/expressage/applyOrder

DeepSeek大模型科普

DeepSeek模型演進歷程

2023年11月：開源 DeepSeek LLM 7B 和 67B 的 Base 和 Chat 模型

2024年2月：開源 DeepSeek Coder 系列模型

2024年2月：開源 DeepSeek Math 模型

2024年3月：開源 DeepSeek-VL 系列模型

2024年5月：開源 DeepSeek-V2 系列模型

2024年7月：開源 DeepSeek-Coder-V2 系列模型

2024年12月：開源 DeepSeek-V3 系列模型

2025年1月：開源推理模型 DeepSeek-R1

DeepSeek-V3和DeepSeek-R1差異

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• 技術(shù)特性差異：V3強調(diào)訓(xùn)練效率，能以較低GPU資源實現(xiàn)高性能；R1采用"強化學(xué)習(xí)優(yōu)先"策略，先培養(yǎng)推理能力再優(yōu)化語言流暢度
• 核心能力及應(yīng)用場景差異：V3通用型語言模型，擅長自然語言生成和多領(lǐng)域任務(wù)（如寫作、多語言處理）；R1專注于邏輯推理領(lǐng)域，強化數(shù)學(xué)解題、代碼生成等復(fù)雜推理能力。
• 部署使用差異：API調(diào)用時，V3對應(yīng)名稱`deepseek-chat`，R1為`deepseek-reasoner`

DeepSeek和CodeWave化學(xué)反應(yīng)

為什么需要整合DS到CodeWave

主要有以下原因：

• 打造個性化UI
• 開發(fā)獨立AI應(yīng)用或已有應(yīng)用智能化
• 私域流量運營
  

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DeepSeek、Coze、CodeWave作用與關(guān)系

• CodeWave：通用應(yīng)用開發(fā)平臺，可以集成coze、dify、DeepSeek等開發(fā)通用AI應(yīng)用，運行在私域上
• Coze、Dify：大語言應(yīng)用開發(fā)平臺，工作流編排，智能體應(yīng)用開發(fā)，運行在公域上
• DeepSeek、豆包：大語言模型，是底層AI能力提供者

0基礎(chǔ)教你開發(fā)更智能的采購管理系統(tǒng)

準(zhǔn)備工作

• 注冊CodeWave：https://codewave.163.com
• 創(chuàng)建DeepSeek Key：https://platform.deepseek.com
  

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創(chuàng)建CodeWave項目

通過模板“采購管理系統(tǒng)”創(chuàng)建項目：

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在項目中引入DeepSeek連接器

導(dǎo)入連接器：第一步，集成中心 - 導(dǎo)入連接器

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第二步，資產(chǎn)市場搜索DeepSeek連接器并導(dǎo)入：

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第三步，點擊添加，在彈框中填入DeepSeek平臺獲得的API_Key：

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這樣就導(dǎo)入完畢了！任意邏輯中通過調(diào)用連接器chat操作即可與DeepSeek交互：

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知識儲備

和DeepSeek交互主要通過chat接口，調(diào)用時我們發(fā)送消息并接收回復(fù)，這里補充一下所需的知識：

RequestBody：請求消息

必須的參數(shù)如下：

{
  "messages": [
    {
      "content": "You are a helpful assistant",
      "role": "system"
    },
    {
      "content": "Hi",
      "role": "user"
    }
  ],
  "model": "deepseek-chat",
  "response_format": {
    "type": "text"
  },
  "stream": true
}

ResponseBody：響應(yīng)消息

響應(yīng)消息在choices中存放：

{
  "id": "930c60df-bf64-41c9-a88e-3ec75f81e00e",
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "message": {
        "content": "Hello! How can I help you today?",
        "role": "assistant",
        "reasoning_content":"think"
      }
    }
  ],
  "created": 1705651092,
  "model": "deepseek-chat",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 10,
    "prompt_tokens": 16,
    "total_tokens": 26
  }
}

使用范例

下面我們把做一個情感專家機器人作為范例演示：

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第一步構(gòu)造消息列表

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第二步發(fā)送消息

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第三步處理返回信息

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采購案例開發(fā)思路

a. 在發(fā)送信息后調(diào)用連接器中的chat方法

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b. 在連接器子邏輯onMessage中處理返回的流式信息

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c.在上述流失輸出結(jié)束后onClose子邏輯中調(diào)用非流式接口進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

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