DeepSeek+CodeWave实战,打通组织内落地DeepSeek的最后一公里

人工智能
V3强调训练效率,能以较低GPU资源实现高性能;R1采用"强化学习优先"策略,先培养推理能力再优化语言流畅度

内容概要

1、采购智能体应用效果演示

2、DeepSeek大模型特征介绍

3、DeepSeek和CodeWave如何产生化学反应

4、0基础开发更智能采购管理系统

智能体应用效果演示

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

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DeepSeek大模型科普

DeepSeek模型演进历程

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

2024年2月:开源 DeepSeek Coder 系列模型

2024年2月:开源 DeepSeek Math 模型

2024年3月:开源 DeepSeek-VL 系列模型

2024年5月:开源 DeepSeek-V2 系列模型

2024年7月:开源 DeepSeek-Coder-V2 系列模型

2024年12月:开源 DeepSeek-V3 系列模型

2025年1月:开源推理模型 DeepSeek-R1

DeepSeek-V3和DeepSeek-R1差异

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  • 技术特性差异:V3强调训练效率,能以较低GPU资源实现高性能;R1采用"强化学习优先"策略,先培养推理能力再优化语言流畅度
  • 核心能力及应用场景差异:V3通用型语言模型,擅长自然语言生成和多领域任务(如写作、多语言处理);R1专注于逻辑推理领域,强化数学解题、代码生成等复杂推理能力。
  • 部署使用差异:API调用时,V3对应名称`deepseek-chat`,R1为`deepseek-reasoner`

DeepSeek和CodeWave化学反应

为什么需要整合DS到CodeWave

主要有以下原因:

  • 打造个性化UI
  • 开发独立AI应用或已有应用智能化
  • 私域流量运营

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DeepSeek、Coze、CodeWave作用与关系

  • CodeWave:通用应用开发平台,可以集成coze、dify、DeepSeek等开发通用AI应用,运行在私域上
  • Coze、Dify:大语言应用开发平台,工作流编排,智能体应用开发,运行在公域上
  • DeepSeek、豆包:大语言模型,是底层AI能力提供者


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0基础教你开发更智能的采购管理系统

准备工作

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创建CodeWave项目

通过模板“采购管理系统”创建项目:

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在项目中引入DeepSeek连接器

导入连接器:第一步,集成中心 - 导入连接器

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第二步,资产市场搜索DeepSeek连接器并导入:

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第三步,点击添加,在弹框中填入DeepSeek平台获得的API_Key:

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这样就导入完毕了!任意逻辑中通过调用连接器chat操作即可与DeepSeek交互:

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知识储备

和DeepSeek交互主要通过chat接口,调用时我们发送消息并接收回复,这里补充一下所需的知识:

RequestBody:请求消息

必须的参数如下:

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

ResponseBody:响应消息

响应消息在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

下面我们把做一个情感专家机器人作为范例演示:

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第一步构造消息列表

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第二步发送消息

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第三步处理返回信息

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采购案例开发思路

a. 在发送信息后调用连接器中的chat方法

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b. 在连接器子逻辑onMessage中处理返回的流式信息

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c.在上述流失输出结束后onClose子逻辑中调用非流式接口进行数据转换

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责任编辑:武晓燕 来源: 村长学前端
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