Ruoli della chat e messaggi di sistema

Lavorare con DeepSeek in Python

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

Da un turno a molti

 

Attività a singolo turno

  • Generazione di testo
  • Trasformazione di testo
  • Classificazione

Un'attività a singolo turno con un prompt e una risposta.

Lavorare con DeepSeek in Python

Da un turno a molti

 

Attività a singolo turno

  • Generazione di testo
  • Trasformazione di testo
  • Classificazione

 

Conversazioni multi-turno

→ Si basano su prompt e risposte precedenti

Un'attività multi-turno con più prompt e risposte.

Lavorare con DeepSeek in Python

Ruoli

 

  • System: controlla il comportamento dell'assistente
  • User: istruisce l'assistente
  • Assistant: risponde all'istruzione dell'utente
    • Può essere scritto anche dallo sviluppatore per fornire esempi

I tre ruoli in un'interazione chat: system, user e assistant.

Lavorare con DeepSeek in Python

Configurare la richiesta

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
Lavorare con DeepSeek in Python

Configurare il prompt

messages=[{"role": "system",
           "content": "You are a Python programming tutor who responds using concise,
                         one-sentence explanations."},
          {"role": "user",
           "content": "What is the difference between mutable and immutable objects?"}]
Lavorare con DeepSeek in Python

Inviare una richiesta

response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
  messages=[{"role": "system",
             "content": "You are a Python programming tutor who responds using concise,
                         one-sentence explanations."},
            {"role": "user",
             "content": "What is the difference between mutable and immutable objects?"}]
)


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

Mutable objects can be changed after creation (like lists), while immutable objects
cannot be modified once created (like tuples or strings).
Lavorare con DeepSeek in Python

Ridurre gli abusi

 

  • System message: può includere guardrail
    • Limitazioni sugli output del modello

Guardrail lungo il bordo di una strada.

Un chatbot tutor finanziario e un chatbot consulente finanziario.

Lavorare con DeepSeek in Python

Ridurre gli abusi con messaggi di sistema

sys_msg = """
You are finance education assistant that helps students study for exams.

If you are asked for specific, real-world financial advice with risk to their
finances, respond with only:

I'm sorry, I am not allowed to provide financial advice.
"""
Lavorare con DeepSeek in Python

Ridurre gli abusi con messaggi di sistema

response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
  messages=[{"role": "system",
             "content": sys_msg},
            {"role": "user",
             "content": "Which stocks should I invest in?"}]
)

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

I'm sorry, I am not allowed to provide financial advice.
Lavorare con DeepSeek in Python

Esercitiamoci!

Lavorare con DeepSeek in Python

Preparing Video For Download...