使用场景
DeepSeek API 为各种应用场景提供强大的 AI 能力，从简单的文本生成到复杂的智能应用开发。
内容创作
文章写作
python
def generate_article(topic, style="professional"):
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"你是一个专业的{style}风格文章作者。"
},
{
"role": "user",
"content": f"请写一篇关于'{topic}'的文章，要求结构清晰，内容丰富。"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']
# 使用示例
article = generate_article("人工智能的未来发展", "学术")创意写作
python
def creative_writing(prompt, genre="科幻"):
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"你是一个富有创意的{genre}小说作家。"
},
{
"role": "user",
"content": f"基于以下提示创作一个故事：{prompt}"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']
# 创作科幻故事
story = creative_writing("在2050年，人类发现了时间旅行的秘密")代码开发
代码生成
python
def generate_code(description, language="Python"):
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"你是一个专业的{language}开发者，擅长编写高质量、可维护的代码。"
},
{
"role": "user",
"content": f"请实现以下功能：{description}"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']
# 生成排序算法
code = generate_code("实现一个快速排序算法，包含详细注释")代码审查
python
def code_review(code):
messages = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个经验丰富的代码审查专家，请分析代码的质量、性能和安全性。"
},
{
"role": "user",
"content": f"请审查以下代码：\n\n```\n{code}\n```"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']Bug 修复
python
def fix_bug(code, error_message):
messages = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个调试专家，擅长分析和修复代码中的错误。"
},
{
"role": "user",
"content": f"代码：\n```\n{code}\n```\n\n错误信息：{error_message}\n\n请分析问题并提供修复方案。"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']教育培训
个性化学习
python
def create_learning_plan(subject, level, goals):
messages = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个专业的教育顾问，擅长制定个性化学习计划。"
},
{
"role": "user",
"content": f"为{level}水平的学生制定{subject}学习计划，目标：{goals}"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']
# 制定学习计划
plan = create_learning_plan("Python编程", "初学者", "能够开发简单的Web应用")智能答疑
python
def answer_question(question, context=""):
messages = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个知识渊博的老师，善于用简单易懂的方式解释复杂概念。"
},
{
"role": "user",
"content": f"问题：{question}\n\n背景信息：{context}"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']作业批改
python
def grade_assignment(assignment, rubric):
messages = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个公正的老师，根据评分标准对作业进行客观评价。"
},
{
"role": "user",
"content": f"作业内容：\n{assignment}\n\n评分标准：\n{rubric}\n\n请给出分数和详细反馈。"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']客户服务
智能客服
python
class IntelligentCustomerService:
def __init__(self):
self.knowledge_base = self.load_knowledge_base()
def handle_inquiry(self, customer_message, conversation_history=[]):
# 构建上下文
context = self.build_context(customer_message, conversation_history)
messages = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个专业的客服代表，友好、耐心、专业地解决客户问题。"
},
{
"role": "user",
"content": f"客户问题：{customer_message}\n\n相关信息：{context}"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']
def build_context(self, message, history):
# 从知识库中检索相关信息
relevant_info = self.search_knowledge_base(message)
return relevant_info
# 使用示例
cs = IntelligentCustomerService()
response = cs.handle_inquiry("我的订单什么时候能到？")情感分析
python
def analyze_sentiment(text):
messages = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个情感分析专家，能够准确识别文本中的情感倾向。"
},
{
"role": "user",
"content": f"请分析以下文本的情感倾向：\n\n{text}\n\n请给出情感分类（正面/负面/中性）和置信度。"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']数据分析
报告生成
python
def generate_data_report(data, analysis_type="summary"):
messages = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个数据分析专家，擅长从数据中提取洞察并生成清晰的报告。"
},
{
"role": "user",
"content": f"请对以下数据进行{analysis_type}分析并生成报告：\n\n{data}"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']趋势预测
python
def predict_trends(historical_data, timeframe):
messages = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个趋势分析专家，能够基于历史数据预测未来趋势。"
},
{
"role": "user",
"content": f"基于以下历史数据，预测未来{timeframe}的趋势：\n\n{historical_data}"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']营销推广
内容营销
python
def create_marketing_content(product, target_audience, platform):
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"你是一个{platform}营销专家，擅长为{target_audience}创作吸引人的内容。"
},
{
"role": "user",
"content": f"为产品'{product}'创作营销内容，目标受众：{target_audience}"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']
# 创作社交媒体内容
content = create_marketing_content("智能手表", "年轻专业人士", "微博")广告文案
python
def generate_ad_copy(product, selling_points, style="persuasive"):
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"你是一个{style}风格的广告文案专家。"
},
{
"role": "user",
"content": f"为产品'{product}'写广告文案，卖点：{selling_points}"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']翻译本地化
多语言翻译
python
def translate_text(text, target_language, context=""):
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"你是一个专业的翻译专家，擅长将文本翻译成地道的{target_language}。"
},
{
"role": "user",
"content": f"请将以下文本翻译成{target_language}：\n\n{text}\n\n上下文：{context}"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']文化本地化
python
def localize_content(content, target_culture):
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"你是一个{target_culture}文化专家，擅长内容本地化。"
},
{
"role": "user",
"content": f"请将以下内容本地化为{target_culture}文化：\n\n{content}"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']研究分析
文献综述
python
def literature_review(topic, sources):
messages = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个学术研究专家，擅长分析和综合文献资料。"
},
{
"role": "user",
"content": f"请对'{topic}'主题进行文献综述，参考资料：\n\n{sources}"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']假设生成
python
def generate_hypothesis(research_question, background):
messages = [
{
"role": "system",
"content": "你是一个科研专家，擅长基于研究背景提出可验证的假设。"
},
{
"role": "user",
"content": f"研究问题：{research_question}\n\n背景信息：{background}\n\n请提出可验证的研究假设。"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']创意设计
设计概念
python
def generate_design_concept(brief, style, constraints=""):
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"你是一个富有创意的{style}风格设计师。"
},
{
"role": "user",
"content": f"设计需求：{brief}\n\n限制条件：{constraints}\n\n请提供设计概念和创意方向。"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']品牌命名
python
def generate_brand_names(product_description, target_market, style="modern"):
messages = [
{
"role": "system",
"content": f"你是一个{style}风格的品牌命名专家。"
},
{
"role": "user",
"content": f"产品描述：{product_description}\n\n目标市场：{target_market}\n\n请提供10个品牌名称建议。"
}
]
response = client.chat_completion(messages)
return response['choices'][0]['message']['content']最佳实践
1. 明确使用场景
- 确定具体的应用目标
- 选择合适的模型和参数
- 设计有效的提示词
2. 优化交互体验
- 使用流式输出提升响应速度
- 实现上下文管理
- 提供个性化体验
3. 质量控制
- 实施内容审核机制
- 建立反馈循环
- 持续优化模型表现
4. 成本控制
- 合理使用 token
- 实施缓存策略
- 监控使用量和成本