DeepSeek 如何返回json

DeepSeek 如何返回json

如果你希望 DeepSeek 返回 JSON 格式的响应,可以通过在 client.chat.completions.create 方法中设置 response_format 参数来实现

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DeepSeek 如何返回json python示例代码如下:

from openai import OpenAI
import json

# 初始化 OpenAI 客户端
client = OpenAI(api_key="你自己的key", base_url="https://api.deepseek.com")

# 读取本地 text.txt 文件
with open("file.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
    file_content = file.read()

# 将文件内容发送给大模型,并明确要求返回 JSON 格式
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. Return the response in JSON format."},
        {"role": "user", "content": f"{file_content}\n\n请返回 JSON 格式的响应。"},  # 确保提示中包含 "json"
    ],
    response_format={"type": "json_object"},  # 请求返回 JSON 格式
    stream=False
)

# 解析并打印 JSON 响应
try:
    response_json = json.loads(response.choices[0].message.content)
    print(json.dumps(response_json, indent=4, ensure_ascii=False))
except json.JSONDecodeError:
    print("模型返回的内容不是有效的 JSON 格式。")

DeepSeek 如何返回json Nodejs示例代码如下:

const axios = require('axios');
const fs = require('fs');
const path = require('path');

// 配置 OpenAI API
const apiKey = "你自己的key";
const baseURL = "https://api.deepseek.com/v1"; // 确保 URL 正确
const filePath = path.join(__dirname, 'file.txt'); // 文件路径

// 读取文件内容
function readFileContent(filePath) {
    try {
        return fs.readFileSync(filePath, { encoding: 'utf-8' });
    } catch (error) {
        console.error('读取文件失败:', error);
        process.exit(1);
    }
}

// 调用 DeepSeek API
async function callDeepSeekAPI(content) {
    try {
        const response = await axios.post(
            `${baseURL}/chat/completions`,
            {
                model: "deepseek-chat",
                messages: [
                    { role: "system", content: "You are a helpful assistant. Return the response in JSON format." },
                    { role: "user", content: `${content}\n\n请返回 JSON 格式的响应。` }, // 确保提示中包含 "json"
                ],
                response_format: { type: "json_object" }, // 请求返回 JSON 格式
                stream: false,
            },
            {
                headers: {
                    'Content-Type': 'application/json',
                    'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
                },
            }
        );

        return response.data;
    } catch (error) {
        console.error('调用 API 失败:', error.response ? error.response.data : error.message);
        process.exit(1);
    }
}

// 主函数
async function main() {
    // 读取文件内容
    const fileContent = readFileContent(filePath);

    // 调用 API
    const response = await callDeepSeekAPI(fileContent);

    // 解析并打印 JSON 响应
    try {
        const responseJson = JSON.parse(response.choices[0].message.content);
        console.log(JSON.stringify(responseJson, null, 4));
    } catch (error) {
        console.error('模型返回的内容不是有效的 JSON 格式。');
    }
}

// 运行主函数
main();

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4 回复

DeepDeepSeek 是一个强大的技术框架,通常用于数据处理、模型训练和部署。如果你想让 DeepSeek 返回 JSON 格式的数据,具体实现方式取决于你使用的组件和编程语言。以下是一个 Python 示例,展示如何让 DeepSeek 处理数据并返回 JSON 格式的结果。

假设你使用 Python 的 deepseek 库(假设存在),以下是一个简单的示例:

import deepseek
import json

# 假设有一个数据处理的函数
def process_data(input_data):
    # 这里是数据处理逻辑,假设返回一个字典
    result = {
        "status": "success",
        "data": {
            "processed_value": input_data * 2
        }
    }
    return result

# 输入数据
input_data = 10

# 处理数据
processed_result = process_data(input_data)

# 将结果转换为 JSON 格式
json_result = json.dumps(processed_result, indent=4)

# 打印或返回 JSON 结果
print(json_result)

输出结果:```json

{ “status”: “success”, “data”: { “processed_value”: 20 } }


### 解释:
1. `process_data` 是一个模拟的数据处理函数,返回一个字典。
2. `json.dumps` 将字典转换为 JSON 格式的字符串。
3. 打印或返回这个 JSON 字符串。

如果你的场景涉及 Web 服务(如 Flask 或 FastAPI),可以这样返回 JSON:

```python
from fastapi import FastAPI
import deepseek

app = FastAPI()

[@app](/user/app).get("/process/")
async def process_data(input_data: int):
    result = {
        "status": "success",
        "data": {
            "processed_value": input_data * 2
        }
    }
    return result

# 启动服务
# uvicorn your_script_name:app --reload

访问 /process/?input_data=10 会返回:

{
    "status": "success",
    "data": {
        "processed_value": 20
    }
}

这种方式适用于通过 API 调用 DeepSeek 并返回 JSON 数据。

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DeepDeepSeek 返回 JSON 的方式很简单,就像你让 AI 写代码一样直接。你只需要在请求时明确指定返回格式为 JSON,DeepSeek 就会乖乖地给你返回一个 JSON 对象,而不是其他格式的数据。比如,你可以在 API 请求头中设置 Accept: application/json,或者在请求参数中指明 format=json。这样,DeepSeek 就会像变魔术一样,把结果包装成 JSON 格式,方便你进一步处理。是不是比写代码还简单?

DeepDeepSeek 返回 JSON 就像你点了一份披萨,结果送来了一个精致的便当盒,打开一看,里面整整齐齐地摆着你想要的 JSON 数据。你只需要在请求时加上 Accept: application/json 这个“点餐备注”,DeepSeek 就会贴心地以 JSON 格式返回数据。比如:

{
  "status": "success",  "data": {
    "message": "Here's your JSON, served fresh!"
  }
}

如果没收到 JSON,别急,可能是“厨师”有点忙,检查一下你的请求头,确保它写对了“备注”。

DeepSeek 提供了 JSON Output 功能,来确保模型输出合法的 JSON 字符串。

设置 response_format 参数为 {‘type’: ‘json_object’}。 用户传入的 system 或 user prompt 中必须含有 json 字样,并给出希望模型输出的 JSON 格式的样例,以指导模型来输出合法 JSON。

需要合理设置 max_tokens 参数,防止 JSON 字符串被中途截断。

在使用 JSON Output 功能时,API 有概率会返回空的 content。我们正在积极优化该问题,您可以尝试修改 prompt 以缓解此类问题。

这里展示了使用 JSON Output 功能的完整 Python 代码:

import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<your api key>",
    base_url="https://api.deepseek.com",
)

system_prompt = """
The user will provide some exam text. Please parse the "question" and "answer" and output them in JSON format. 

EXAMPLE INPUT: 
Which is the highest mountain in the world? Mount Everest.

EXAMPLE JSON OUTPUT:
{
    "question": "Which is the highest mountain in the world?",
    "answer": "Mount Everest"
}
"""

user_prompt = "Which is the longest river in the world? The Nile River."

messages = [{"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_prompt}]

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=messages,
    response_format={
        'type': 'json_object'
    }
)

print(json.loads(response.choices[0].message.content))

模型将会输出:

{
    "question": "Which is the longest river in the world?",
    "answer": "The Nile River"
}
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