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news 2026/4/7 5:18:53
保定网站建设公司排名,seo关键词平台,房地产设计方案,office做网站今日号外：🔥🔥🔥 DeepSeek开源周：炸场！DeepSeek开源FlashMLA，提升GPU效率 下面我们开始今天的主题，deepseek官方明确表示deepseek-r1目前不支持json输出/function call，可…

今日号外：🔥🔥🔥 DeepSeek开源周：炸场！DeepSeek开源FlashMLA，提升GPU效率

下面我们开始今天的主题，deepseek官方明确表示deepseek-r1目前不支持json输出/function call，可点击跳转至deepseek api查看。从deepseek-r1论文《DeepSeek-R1如何通过强化学习有效提升大型语言模型的推理能力》末尾对未来工作的展望中，我们知道deepseek团队将在deepseek-r1的通用能力上继续探索加强，包括函数调用、多轮对话、复杂角色扮演和json输出等任务上的能力。

如何解决DeepSeek-R1结构化输出问题，本文将使用PydanticAl和DeepSeek构建结构化Agent。

安装依赖

pip -q install pydantic-ai
pip -q install nest_asyncio
pip -q install devtools
pip -q install tavily-python
# Jupyter环境，启用嵌套的异步事件循环
import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

设置搜索Tavily 

from tavily import TavilyClient, AsyncTavilyclient 
#设置 Tavily客户端
tavily_client = AsyncTavilyClient(api_key=os.environ["TAVILY_API_KEY"])
#简单搜索
response=await tavily_client.search("介绍一下什么是deepseek R1?", max_results=3)
print(response['results'])

设置DeepSeek模型

from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.models.openai import OpenAIModel# DeepSeekV3
deepseek_chat_model = OpenAIModel('deepseek-chat',base_url='https://api.deepseek.com',api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"],)# DeepSeekR1
deepseek_reasoner_model = OpenAIModel('deepseek-reasoner',base_url='https://api.deepseek.com',api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"],)
DeepSeekV3模型 

首先我们来尝试使用DeepSeekV3模型来完成function call和json格式化输出问题。

from _future import annotations as annotationsimport asyncio
import os
from dataclasses import dataclass
from typing import Anyfrom devtools import debug
from httpx import AsyncClient
import datetime
from pydantic_ai import Agent, ModelRetry, RunContext
from pydantic import BaseModel, Field@dataclass
class SearchDataclass:max_results: inttodays_date:str@dataclass
class ResearchDependencies:todays_date: strclass ResearchResult(BaseModel):research_title:str=Field(description='这是一个顶级Markdown标题,涵盖查询和答案的主题,并以#作为前缀')research_main:str=Field(description='这是一个主要部分,提供查询和研究的答案')research_bullets:str=Field(description='这是一组要点,用于总结查询的答案')## 创建代理
search_agent = Agent(deepseek_chat_model,deps_type=ResearchDependencies,result_type=ResearchResult,system_prompt="你是一个乐于助人的研究助手,并且是研究方面的专家。如果你收到一个问题,你需要写出强有力的关键词来进行总共3-5次搜索(每次都有一个query_number),然后结合结果")@search_agent.tool #Tavily
async def get_search(search_data:RunContext[SearchDataclass],query: str,query_number: int) -> dict[str,Any]"""获取关键词查询的搜索结果。Args:query:要搜索的关键词。"""print(f"Search query {query_number}:{query}")max_results = search_data.deps.max_resultsresults = await tavily_client.get_search_context(query=query, max_results=max_results)return results## 设置依赖项
# 获取当前日期
current_date=datetime.date.today()
# 将日期转换为字符串
date_string = current_date.strftime("%Y-%m-%d")
deps = SearchDataclass(max_results=3, todays_date=date_string)result = await search_agent.run('你能给我用中文详细分析一下 DeepSeekR1模型吗', deps=deps)print(result.data.research_title)
print(result.data.research_main)
print(result.data.research_bullets)
DeepSeek-R1模型
class LifeMeaningStructuredResult(BaseModel):life_meaning_title:str = Field(description='这是一个顶级的Markdown标题,涵盖查询的主题和答案,以#开头')life_meaning_main: str = Field(description='这是提供查询和问题答案的主要部分')life_meaning_bullets: str= Field(description='这是一组总结查询答案的要点')##创建代理
reasoner_agent = Agent(deepseek_reasoner_model,deps_type=ResearchDependencies,result_type=LifeMeaningStructuredResult,system_prompt='你是一个有帮助且智慧的推理助手,你擅长思考 如果你被问到一个问题,你会仔细思考,然后回复一个标题、你的思考过程、一组要点总结和一个最终答案')result = await reasoner_agent.run('什么是人工智能?')

和官方文档描述一致，不支持Function Calling。

方法一、设置第二个LLM帮忙解析并输出

from pydantic_ai import Agentclass LifeMeaningStructuredResult(BaseModel):title:str=Field(description='这是一个顶级的Markdown标题,涵盖查询的主题和答案,以#开头')answer:str=Field(description='这是提供查询和问题答案的主要部分'bullets:str=Field(description='这是一组总结查询答案的要点')thinking:str=Field(description='这是一个字符串,涵盖答案背后的思考过程')##创建代理
reasoner_agent = Agent(deepseek_reasoner_model,# deps_type=ResearchDependencies,# result_type=LifeMeaningStructuredResult,system_prompt='你是一个有帮助且智慧的推理助手,你擅长思考 如果你被问到一个问题,你会仔细思考,然后回复一个标题、你的思考过程、一组要点总结和一个最终答案')result = await reasoner_agent.run('什么是人工智能')from pydantic_ai.models.openai import OpenAIModel
ollama_model = OpenAIModel(model_name='qwen2.5:32b', base_url='http://localhost:11434/v1') formatting_agent = Agent(ollama_model,result_type=LifeMeaningStructuredResult,system_prompt='你是一个有帮助的格式化助手,你从不发表自己的意见你只是接收给定的输入,并将其转换为结构化结果以返回,')structured_results = await formatting_agent.run(result.data)
print(structured_results.data.title)
print(structured_results.data.answer)
print(structured_results.data.bullets)
print(structured_results.data.thinking)

方法二、把推理模型当成一个tool

ORCHESTRATOR_PROMPT="""你是一个协调系统,在专用工具之间间进行协调以产生全面的响应。请遵循以下确切顺序,不要跳过:
一旦你有了搜索信息,总是返回到推理模型进行综合1.关键词生成输入:用户查询工具:推理引擎操作:生成3-5个搜索关键词/短语输出格式:{关键词,查询ID}列表2.搜索执行输入:来自步骤1的关键词工具:搜索工具操作:使用每个关键词执行并行搜索输出格式:{查询ID,搜索结果[]}列表3.综合输入:- 原始用户查询- 所有搜索结果工具:推理引擎操作:分析和综合信息,如果你需要更多信息,请要求进行更多搜索输出格式:结构化报告,包含:- 主要发现- 支持证据- 可信度4.响应格式化输入:综合报告操作:格式化为用户友好的响应,包含:- 清晰的章节- 引用- 相关指标输出:最终格式化的响应每个步骤都需要验证:
-验证工具输出是否与预期格式匹配
-记录任何失败的步骤以便重试
-保持信息来源的可追溯性
"""
@dataclass
class TaskData:task: str@dataclass
class SearchDataclass:max_results: intclass ReportStructuredResult(BaseModel):title:str=Field(description='这是一个顶级的Markdoown标题,涵盖查询的主题和答案,以#开头')answer:str=Field(description='这是提供查询和问题答案的主要部分')bullets:str=Field(description='这是一组总结查询答案的要点')thinking:str=Field(description='这是一个字符串,涵盖答案背后的思考过程')from pydantic_ai.models.openai import OpenAIModel
ollama_model = OpenAIModel(model_name='qwen2.5:32b', base_url='http://localhost:11434/v1') orchestrator_agent = Agent(ollama_model,result_type=ReportStructuredResult,system_prompt=ORCHESTRATOR_PROMPT)deps = SearchDataclass(max_results=3)SYSTEM PROMPT="""你是一个有帮助且智慧的推理助手,你擅长思考
如果你被问到一个问题,你会仔细思考,然后回复一个标题、
一组要点总结和一个最终答案"""@orchestrator_agent.tool_plain
async def get_reasoning_answers(task: str) -> dict[str, Any]"""获取任何任务的强大推理答案。Args:task:用于推理的任务"""client = OpenAI(api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"] base_url="https://api.deepseek.com")messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM PROMPT},{"role": "user", "content": task}]response = client.chat.completions.create(model="deepseek-reasoner", messages=messages)reasoning_content = response.choices[0].message.reasoning_contentcontent = response.choices[0].message.contentformatted_response = "<thinking>" + reasoning_content + "</thinking>" + "\n\n" + contentreturn formatted_response@orchestrator_agent.tool #Tavily
async def get_search(search_data:RunContext[SearchDataclass],query: str, query_number: int) -> dict[str, Any]:"""获取关键词查询的搜索结果。Args:query:要搜索的关键词。"""print(f"Search query {query_number}: {query}")max_results = search_data.deps.max_resultsresults = await tavily_client.get_search_context(query=query, max_results=max_results)return resultsstructured_results = await orchestrator_agent.run("请用P中文为我创建一份关于DeepSeekR1-Zero模型中使用的GRPO、RL的的报告", deps=deps)print(structured_results.data.title)
print(structured_results.data.answer)
print(structured_results.data.bullets)
print(structured_results.data.thinking)

http://www.hkea.cn/news/978092/

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