DeepSeek+CodeWave實戰，打通組織內落地DeepSeek的最后一公里

作者：前端楊村長 2025-02-20 08:45:41

人工智能

V3強調訓練效率，能以較低GPU資源實現高性能；R1采用"強化學習優先"策略，先培養推理能力再優化語言流暢度

內容概要

1、采購智能體應用效果演示

2、DeepSeek大模型特征介紹

3、DeepSeek和CodeWave如何產生化學反應

4、0基礎開發更智能采購管理系統

智能體應用效果演示

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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技術特性差異：V3強調訓練效率，能以較低GPU資源實現高性能；R1采用"強化學習優先"策略，先培養推理能力再優化語言流暢度
核心能力及應用場景差異：V3通用型語言模型，擅長自然語言生成和多領域任務（如寫作、多語言處理）；R1專注于邏輯推理領域，強化數學解題、代碼生成等復雜推理能力。
部署使用差異：API調用時，V3對應名稱`deepseek-chat`，R1為`deepseek-reasoner`

DeepSeek和CodeWave化學反應

為什么需要整合DS到CodeWave

主要有以下原因：

打造個性化UI
開發獨立AI應用或已有應用智能化
私域流量運營

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DeepSeek、Coze、CodeWave作用與關系

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

0基礎教你開發更智能的采購管理系統

準備工作

注冊CodeWave：https://codewave.163.com
創建DeepSeek Key：https://platform.deepseek.com

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創建CodeWave項目

通過模板“采購管理系統”創建項目：

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在項目中引入DeepSeek連接器

導入連接器：第一步，集成中心 - 導入連接器

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第二步，資產市場搜索DeepSeek連接器并導入：

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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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這樣就導入完畢了！任意邏輯中通過調用連接器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，調用時我們發送消息并接收回復，這里補充一下所需的知識：

RequestBody：請求消息

必須的參數如下：

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

ResponseBody：響應消息

響應消息在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
  }
}