Deepseek Api 对话补全(Chat Completion)、补全(Completion)、FIM补全(Fill-in-Middle,Beta)区别

文章目录

      • 1. 对话补全(Chat Completion)
      • 2. 补全(Completion)
      • 3. FIM补全(Fill-in-Middle,Beta)
      • 主要对比
      • 使用建议

DeepSeek API中的不同接口针对不同场景设计,主要区别如下:

1. 对话补全(Chat Completion)

  • 输入结构:使用messages数组,包含多轮对话消息(用户/助理角色)。
  • 上下文处理:自动维护对话历史,适合多轮交互。
  • 适用场景:聊天机器人、多轮对话系统。
  • 示例:客服对话、连续问答。

2. 补全(Completion)

  • 输入结构:单条prompt文本,无角色区分。
  • 上下文处理:单次输入,不保留历史。
  • 适用场景:单轮文本生成,如文章续写、问答。
  • 示例:生成故事开头、回答独立问题。

3. FIM补全(Fill-in-Middle,Beta)

  • 输入结构:需指定文本prefix(前缀)和suffix(后缀),模型填充中间部分。
  • 上下文处理:专注于中间内容的生成,适合插入式补全。
  • 适用场景:代码补全、文本编辑(如填充函数体)。
  • 示例:补全代码中的缺失逻辑。

主要对比

功能 对话补全 补全 FIM补全
输入格式 messages数组 prompt文本 prefix + suffix
上下文 支持多轮 单次 单次(指定位置)
典型应用 聊天机器人 文本生成 代码/文本中间补全
输出位置 续接对话末尾 续接prompt末尾 填充prefix与suffix间

使用建议

  • 多轮交互 → 对话补全
  • 单次生成 → 补全
  • 中间插入 → FIM补全(如代码函数补全)

具体参数请参考官方文档。

ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍
ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ

你可能感兴趣的:(人工智能,大模型LLM,deepseek)