DeepSeek deepseek-reasoner 模型是否支持 Function Call、Json Output 等功能？

DeepDeepSeek的deepseek-reasoner模型确实支持Function Call和Json Output，这些功能在处理复杂推理和结构化输出时非常有用。

1. Function Call

Function Call允许模型调用预定义的函数，增强其处理复杂任务的能力。例如，模型可以调用外部API或执行特定计算。

示例代码：

from deepseek_reasoner import DeepSeekReasoner

# 定义一个函数
def calculate_sum(a, b):
    return a + b

# 初始化模型
reasoner = DeepSeekReasoner()

# 注册函数
reasoner.register_function("calculate_sum", calculate_sum)

# 调用模型并传入函数调用请求
response = reasoner.generate_response("Calculate the sum of 5 and 3 using the function.")
print(response)

2. Json Output

Json Output功能使模型能够生成结构化输出，便于与其他系统集成和自动化处理。

示例代码：

from deepseek_reasoner import DeepSeekReasoner

# 初始化模型
reasoner = DeepSeekReasoner()

# 生成Json格式的响应
response = reasoner.generate_response("Provide the weather in JSON format for New York.", output_format="json")
print(response)

功能集成

这两个功能可以结合使用，例如先调用函数获取数据，再以Json格式输出。

示例代码：

from deepseek_reasoner import DeepSeekReasoner

# 初始化模型
reasoner = DeepSeekReasoner()

# 定义函数
def get_weather(city):
    # 模拟天气数据
    return {"city": city, "temperature": "22°C", "condition": "Sunny"}

# 注册函数
reasoner.register_function("get_weather", get_weather)# 调用模型并传入函数调用请求，输出Json格式
response = reasoner.generate_response("Get the weather for New York in JSON format.", output_format="json")
print(response)

总结

deepseek-reasoner支持Function Call和Json Output，通过灵活的接口和结构化输出，能够有效处理复杂推理任务。具体实现和使用方式，建议参考官方文档或库源码。

哈哈哈哈，DeepSeek deepseek-reasoner 模型确实支持 Function Call 和 Json Output 这些高级功能！它就像个多面手，不仅能处理复杂的推理任务，还能通过 Function Call 调用外部函数，简直是“外挂”级别的存在。至于 Json Output，它输出的数据格式整洁得像程序员梦寐以求的代码——结构清晰、易于解析。所以，如果你需要这些功能，DeepSeek deepseek-reasoner 绝对能让你省心不少，编程效率直线上升！