DeepSeekAPI三种文本生成方式：对话补全ChatCompletion、补全Completion、FIM补全Fill-in-Middle的区别（第二篇）

deepseek zhaosay 64℃

1. 对话补全（Chat Completion）

核心特点

    对话上下文感知：模型能记住并理解多轮对话的上下文

    角色系统：支持 system/user/assistant 三种角色消息

    状态保持：适合需要记忆前文的应用场景

    指令控制：通过 system 消息可精细控制模型行为

    技术参数

    参数 说明 示例值
    messages 消息对象数组 [{"role": "user", "content": "你好"}]
    temperature 控制生成随机性(0-2) 0.7
    max_tokens 最大生成token数 2048

    进阶使用示例

    {
  "model": "deepseek-chat",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "你是一位专业的Python编程助手，回答时请给出详细解释和示例代码。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "请解释Python中的装饰器"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "装饰器是修改函数行为的特殊函数..."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "能给我一个缓存装饰器的实现示例吗？"
    }
  ],
  "temperature": 0.5,
  "max_tokens": 1024
}

    适用场景

    智能客服系统

    多轮对话应用

    个性化教学助手

    复杂任务分解执行

    2. 补全（Completion）

    核心特点

    单向生成：基于给定提示词继续生成内容

    无状态：每次请求独立处理

    高效：适合批量生成内容

    灵活：可用于各种文本生成任务

    技术参数

    参数 说明 示例值
    prompt 输入提示文本 "人工智能的三个主要应用领域是："
    stop 停止生成的条件 ["\n\n", "###"]
    n 生成多个结果 3

    进阶使用示例

    {
  "model": "deepseek-completion",
  "prompt": "以下是一篇关于机器学习的文章开头：\n\n机器学习是人工智能的核心领域之一，它",
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 500,
  "top_p": 0.9,
  "frequency_penalty": 0.5,
  "presence_penalty": 0.5,
  "stop": ["\n\n", "###"]
}

    适用场景

    文章自动续写

    代码片段生成

    产品描述批量生成

    创意写作辅助

    3. FIM补全（Fill-in-Middle）

    核心特点

    双向上下文：同时考虑前缀和后缀信息

    精准填充：特别适合代码补全场景

    结构感知：理解代码/文本的完整结构

    错误修复：可修正不完整的代码片段

    技术参数

    参数 说明 示例值
    prefix 前缀文本 "def calculate_average(numbers):\n    total = 0\n    for num in numbers:"
    suffix 后缀文本 "\n    return total / len(numbers)"
    middle 可选中间文本 null

    进阶使用示例

    {
  "model": "deepseek-fim",
  "prefix": "function filterEvenNumbers(arr) {\n  const result = [];\n  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {",
  "suffix": "  }\n  return result;\n}",
  "temperature": 0.3,
  "max_tokens": 100
}

    适用场景

    IDE代码补全插件

    代码片段修复

    模板填充

    结构化文档生成

    综合对比表

    特性 Chat Completion Completion FIM
    上下文记忆 &#x2714;&#xfe0f; 强 &#x2716;&#xfe0f; 无 &#x2714;&#xfe0f; 局部
    输入结构 消息序列 单文本 前缀+后缀
    输出位置 接续最后消息 接续提示词 中间填充
    典型延迟 中 低 中
    Token效率 中 高 高

    选择建议

    需要交互式对话？ → 选择 Chat Completion

    简单的内容续写？ → 选择 Completion

    代码/结构化文本补全？ → 选择 FIM

    不确定？ → 从 Chat Completion 开始尝试

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