点击慧通工控关注我，设为★星标★不错过每一篇深度好文

为了进一步学习和测试DeepSeek在工业AI环境中的应用，我们在Python环境下测试通过调用DeepSeek模型的API接口自动生成报表功能。

一、进入DeepSeek官网申请API

1、首先在DeepSeek官网注册了开放平台，注册地址为
https://platform.deepseek.com/usage，如下图所示。

2、创建API Key。

创建好的API key，记得复制保存到其他地方，该Key在创建完成后只能显示一次。

3、接入DeepSeek

官方接入API示例如下：

二、开始编程接入DeepSeekAPI

1、根据官方示例说明，DeepSeek API 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式，通过修改配置，您可以使用 OpenAI SDK 来访问 DeepSeek API，或使用与 OpenAI API 兼容的软件。

首先我们安装OpenAI SDK 。通过命令脚本pip3 install openai 完成安装。

2、编写一段简单的程序代码开始测试。为了简化测试我们的报表输出为txt文本文件，将DeepSeeK返回的结果保存到D:\Report.txt里面。代码如下：

3、运行结果如下图所示

三、使用总结

每次运行得到的结果都会略有不同。关键点在于系统指令和用户指令对输出结果的影响，以下是系统指令与用户指令的一些区别。

1、系统指令（System Prompts）

用于设定模型的行为模式或任务背景，属于全局性配置。常见作用包括：

• 角色预设：定义模型扮演的角色（如“你是一位Python编程专家”）。
• 行为约束：控制输出长度（!length=medium）、格式（!strict）、事实性（!noassume）等。
• 上下文重置：通过 !reset 清空历史对话记录。
• 权限控制：启用高级功能，如联网搜索（@web）需API权限。
• 函数调用触发：引导模型生成结构化参数以调用外部工具（如天气查询API）。

2、用户指令（User Messages）

用户发起的直接请求，驱动模型生成具体响应：

• 任务定义：明确问题或需求（如“分析这份Excel中的销售趋势”）。
• 多轮对话：通过 @[序号] 引用历史消息（如 @2 它与传统计算的区别？）。
• 文件处理：上传文档并指定操作（如“总结这份PDF的核心观点”）。
• 参数化指令：结合背景、需求、格式生成精准提问（例：“用比喻解释反向传播，包含数学公式”）。

3、核心区别总结

4、最佳实践建议

1. 系统指令前置：在对话开始时设定角色和约束（如 !length=long）以提高后续响应质量。
2. 精准用户指令：采用“背景+需求+格式”模板（例：“我在写论文（背景），需APA格式的区块链案例（需求），包含数据来源（格式）”）。
3. 避免冲突：勿在用户指令中包含系统保留词（如 !reset），以免被误解析为系统命令。

通过合理搭配系统预设与用户请求，可最大化发挥 DeepSeek API 在处理复杂任务中的效能。

您的赞助、在看、转发、分享我都喜欢! 请关注我们,不要错过更多分享。

相关精选文章分享：