[DeepSeek]从通用到专精：DeepSeek如何打造垂直领域AI解决方案

# DeepSeek Coder实现二分查找算法示例
def binary_search(arr, target):
    """
    使用二分查找在排序数组中查找目标值
    
    Args:
        arr: 排序数组
        target: 查找目标
        
    Returns:
        目标值索引，如果不存在则返回-1
    """
    left, right = 0, len(arr) - 1
    
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
            
    return -1

# 更高级能力：自动优化算法
def optimized_binary_search(arr, target):
    """优化版二分查找，避免整数溢出问题"""
    left, right = 0, len(arr) - 1
    
    while left <= right:
        # 避免大整数溢出的中点计算方法
        mid = left + (right - left) // 2
        
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
            
    return -1

# 使用DeepSeek Math API解决复杂数学问题
import deepseek

def solve_math_problem(problem_statement):
    """
    使用DeepSeek Math解决数学问题
    
    Args:
        problem_statement: 数学问题描述
        
    Returns:
        详细的解题步骤和答案
    """
    prompt = f"""
    请解决以下数学问题，并给出详细的解题步骤：
    {problem_statement}
    """
    
    response = deepseek.math.solve(prompt)
    return parse_solution(response)

def parse_solution(raw_solution):
    """解析模型返回的原始解答，提取关键步骤和答案"""
    # 实现省略
    return {
        "steps": extract_steps(raw_solution),
        "answer": extract_answer(raw_solution),
        "explanation": extract_explanation(raw_solution)
    }

# 示例使用
result = solve_math_problem(
    "证明任意三角形内角和等于180度，并解释这一性质在非欧几里得几何中是否成立"
)

def domain_data_processing(raw_data, domain):
    """领域数据处理流程"""
    # 1. 数据筛选
    filtered_data = filter_by_quality(raw_data, domain_specific_metrics[domain])
    
    # 2. 数据增强
    if domain == "code":
        augmented_data = code_augmentation(filtered_data)
    elif domain == "math":
        augmented_data = math_problem_augmentation(filtered_data)
    
    # 3. 格式标准化
    standardized_data = standardize_format(augmented_data, domain_templates[domain])
    
    return standardized_data

def multi_stage_finetuning(base_model, domain_data):
    """多阶段微调策略"""
    # 阶段1: 领域预训练
    model = domain_pretraining(base_model, domain_data.unlabeled)
    
    # 阶段2: 监督微调
    model = supervised_finetuning(model, domain_data.labeled)
    
    # 阶段3: RLHF(人类反馈强化学习)
    model = rlhf_training(model, domain_data.feedback)
    
    return model

# DeepSeek Coder应用案例：自动代码补全
from deepseek import CodeCompletion

def auto_complete_code(code_context, language):
    """
    根据上下文自动补全代码
    
    Args:
        code_context: 已有的代码上下文
        language: 编程语言
        
    Returns:
        补全的代码建议
    """
    client = CodeCompletion(model="deepseek-coder-6.7b-instruct")
    
    prompt = f"""
    语言: {language}
    当前代码:
    ```
    {code_context}
    ```
    
    请补全接下来的代码:
    """
    
    response = client.complete(prompt, max_tokens=500)
    return response.choices[0].text.strip()

# DeepSeek Math应用案例：个性化数学题解析
def personalized_math_explanation(problem, student_level):
    """
    根据学生水平提供个性化的数学题解析
    
    Args:
        problem: 数学问题
        student_level: 学生水平(初级/中级/高级)
        
    Returns:
        个性化的解题步骤和解释
    """
    detail_level = {
        "初级": "非常详细，使用简单语言，提供更多基础知识解释",
        "中级": "较为详细，重点解释关键步骤",
        "高级": "简洁明了，侧重思路和技巧"
    }
    
    prompt = f"""
    数学问题: {problem}
    
    请提供{detail_level[student_level]}的解题过程和解释。
    """
    
    response = deepseek.math.solve(prompt)
    return format_explanation(response, student_level)