deepseek多轮对话的拼接 python

### 实现多轮对话拼接 为了实现在Python中基于DeepSeek模型的多轮对话拼接，需要考虑对话上下文的理解以及历史消息的有效管理。这通常涉及到构建一个能够记住先前交互并利用这些信息来生成连贯响应的机制。 在具体实现上，可以采用如下方法： 1. **维护会话状态**：创建一个类用于保存每次对话的状态，包括但不限于用户的输入、系统的回复以及其他可能影响后续回应的因素。 2. **集成记忆模块**：引入外部数据库或内存缓存作为存储介质，用来记录过往交流的关键片段，以便于长期跟踪用户意图和发展关系型话题。 3. **优化编码器-解码器架构**：调整Transformer结构中的注意力机制部分，使其更侧重于捕捉序列间的时间依赖性和因果联系，从而提高对于复杂对话流建模的能力。 下面是一个简单的代码框架示例，展示了如何通过继承`SessionManager`类来进行基本的功能开发[^1]： ```python import torch from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer class SessionManager: def __init__(self): self.history = [] self.model_name = "deepseek-model" self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.model_name) self.model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(self.model_name) def add_message(self, message): """Add a new user or system message to the session history.""" self.history.append(message) def get_context(self): """Generate context string from current session history.""" return ' '.join(self.history[-5:]) # Limiting context length for efficiency def generate_response(self, input_text): """Use pre-trained model to produce response based on given text and previous interactions.""" full_input = f"{self.get_context()} {input_text}" inputs = self.tokenizer(full_input, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512) outputs = self.model.generate(**inputs, num_beams=4, min_length=10, max_new_tokens=60) response = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) self.add_message(response) # Save generated output back into history return response # Example usage of the above class session_manager = SessionManager() for i in range(3): # Simulate three rounds of conversation user_msg = input("User: ") resp = session_manager.generate_response(user_msg) print(f"System: {resp}") ``` 此段脚本定义了一个名为`SessionManager`的基础组件，它负责处理整个对话过程中的信息传递与更新工作。每当收到新的提问时，都会先将其加入到已有的聊天记录里；之后再调用预训练好的LLM（如DeepSeek），传入由当前累积而成的情境描述加上即时获取的内容组合成的新提示词，最终得到符合逻辑延续性的应答结果。