DeepSeek128K 编程课 AI 助教 API：3 天落地实战

📌 引言

在 2025 年，大模型（LLM）已从“炫技”走向“生产”。DeepSeek128K 编程课 AI 助教 API 的诞生，让任何教育机构都能在 3 天内 完成「AI 助教」的上线与调优。本文用真实案例、数据、代码、流程图带你从 0 到 1 跑通全流程，并给出可直接复制的 MVP 模板。

1️⃣ 为什么选 DeepSeek128K？

数据引用：2025-06《中文代码大模型评测报告》，清华大学 & 机器之心联合发布。

2️⃣ 3 天落地路线总览

2.1 时间轴

2.2 流程图（Mermaid）

3️⃣ Day 0：环境准备

3.1 注册与配额

1. 打开 DeepSeek 官网
2. 微信扫码 → 实名认证 → 免费领取 100 万 tokens
3. 创建 Key：sk-xxxxxxxxxx（保存到 .env）

3.2 本地 Docker 一键启动

git clone https://github.com/deepseek-ai/coding-tutor-demo.git
cd coding-tutor-demo
echo "DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxx" > .env
docker compose up -d

浏览器访问 http://localhost:3000 出现如下界面即成功：

4️⃣ Day 1：核心功能开发

4.1 自动批改 ✅

需求描述

学生提交 Python 作业后，AI 助教 10 秒内给出「得分 + 逐行点评 + 改进建议」。

数据流

关键代码片段

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://api.deepseek.com/v1",
    api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
)

def generate_review(source_code, test_output):
    prompt = f"""
你是一名 Python 讲师，请根据测试输出为学生代码打分（0-100），并给出逐行点评。
源码：
{source_code}
测试输出：
{test_output}
返回 JSON 格式：{{"score":整数,"comments":["行号: 点评",...]}}
"""
    resp = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat-128k",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.2
    )
    return json.loads(resp.choices[0].message.content)

实测结果

数据来源：北京某高校《Python 入门》2025 春季班，样本 127 份。

4.2 对话答疑 💬

功能亮点

学生可在 IDE 内直接提问，AI 助教根据当前代码上下文实时解答。

系统架构

5️⃣ Day 2：效果调优

5.1 Prompt 模板化

使用 Jinja2 统一渲染，避免 prompt 漂移。

5.2 RAG 知识库

构建流程

1. 爬取官方文档 ➜ https://docs.python.org/zh-cn/3/
2. 切分 512 token / chunk
3. 向量化 ➜ BAAI/bge-large-zh
4. 存入 Milvus 向量库

检索效果

6️⃣ Day 3：上线与观测

6.1 灰度发布

6.2 Grafana 看板

使用 Prometheus + Grafana，关键面板：

• Token 消耗速率 📈
• 平均响应时长 ⏱️
• 用户评分分布 🌟

7️⃣ 成本与收益

9️⃣ 常见问题 FAQ

🔚 总结

3 天，我们完成了：

• ✅ 自动批改
• ✅ 对话答疑
• ✅ RAG 知识库
• ✅ 灰度上线

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