
# 构建提示词 system_prompt = f"""你是一个商品品牌识别专家。你的任务是根据商品信息,分析商品的品牌。 可选品牌列表: {brand_list} 请严格按照以下 JSON 格式返回结果,不要有任何其他内容: {{ "action": "match 或 create 或 unknown", "brand_id": 品牌 ID(仅 action=match 时), "brand_name": "品牌名称"(仅 action=create 时), "confidence": 置度 0-1 之间的小数, "msg":找不到品牌的原因 }} 品牌匹配规则: 首先,从品牌列表中找到匹配的品牌,返回 brand_id 。 如果找不到,再商品名称分析出来品牌。 1. action=match: 从品牌列表中找到匹配的品牌,返回 brand_id 2. action=create: 品牌列表中没有,但能从商品名称中分析出品牌名,返回 brand_name 3. action=unknown: 无法确定品牌 """ 官方 api: https://api.deepseek.com/chat/completions

"珠江零度 600ml" 你居然不知道品牌! 这实在太简单了,肯定是我提示词问题。
毕竟我直接问"珠江零度 600ml"品牌是什么?,deepseek 可以回答对的。
继续改提示词,还是一个鸟样。
.env 我配置了,参考:docs\vertex_update.py,在 script\v_update.py,换成 gemini-2.5-flash 
一运行: 全是正确的。
我实在不敢相信 deepseekv3 能傻到这种程度,但是现实狠狠抽我一脸光。
1 roidinev 1 月 30 日 via iPhone 提示让搜索 |
2 wengjin456123 1 月 30 日 ds 的 api 好像不带搜索吧?还是我记错了 |
3 xing7673 1 月 30 日 不带任何 tools 识别?这种准确率就别指望太高了 |
4 triptipstop 1 月 30 日 要用 coder 模型 |
5 nlzy 1 月 30 日 官方的 API 现在是 deepseek v3.2 ,不是 deepseek v3 别看这版本号只差了 0.2 ,实际上注意力机制完全不一样,降智降得极其厉害,甚至人话都说不利索了。如果看不明白模型架构,看看输出每百万 token 的价格就行,v3 是 8 元,v3.2 才 3 元,降本增笑了。 说句难听的,本地部属个 36B 的 Seed-OSS ,哪怕是 GPTQ-Int8 的量化版本,体感上都比 3.2 强。我反正是把 deepseek 的余额全部退款了,没法用,真的一点都没法用。 |