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张三：李四，最近我听说你们在研究“大学一表通平台”的自动化流程，有什么新进展吗？

李四：是啊，我们正在尝试将一些重复性的工作交给AI来处理。特别是投标相关的部分，现在用的是传统的手工录入方式，效率很低。

张三：那有没有什么具体的解决方案？比如用Python写个脚本自动抓取数据？

李四：其实不只是简单的抓取，我们还想引入深度学习模型来理解投标文档的内容，这样可以自动分类、提取关键信息，甚至生成初步的投标报告。

张三：听起来很厉害！你们用的是什么模型？

李四：我们选择了DeepSeek提供的大语言模型，它在自然语言处理方面表现非常出色，而且支持中文，非常适合我们的场景。

张三：那你能给我展示一下代码吗？我想看看怎么实现这个功能。

李四：当然可以，下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用DeepSeek API进行文本分类。

import requests

def classify_bid_text(text):
    url = "https://api.deepseek.com/v1/completions"
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_DEEPSEEK_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "model": "deepseek-chat",
        "prompt": f"请对以下投标文本进行分类：{text}",
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 50
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return response.json().get('choices', [{}])[0].get('text', '')

# 示例使用
bid_text = "项目名称：校园网络升级；预算金额：200万元；投标单位：XX科技有限公司..."
category = classify_bid_text(bid_text)
print(f"投标文本分类结果为：{category}")
    

张三：哇，这代码看起来挺直观的。不过，如果我要做更复杂的处理，比如从PDF中提取文本，该怎么操作呢？

李四：那我们可以用PyPDF2库来读取PDF文件，然后将提取出的文本传给DeepSeek模型进行处理。

张三：那具体怎么实现呢？能不能也写一段代码？

李四：好的，下面是另一个示例代码，展示了如何从PDF中提取文本并进行分类。

from PyPDF2 import PdfReader
import requests

def extract_text_from_pdf(pdf_path):
    reader = PdfReader(pdf_path)
    text = ""
    for page in reader.pages:
        text += page.extract_text()
    return text

def classify_bid_text(text):
    url = "https://api.deepseek.com/v1/completions"
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_DEEPSEEK_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "model": "deepseek-chat",
        "prompt": f"请对以下投标文本进行分类：{text}",
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 50
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return response.json().get('choices', [{}])[0].get('text', '')

# 示例使用
pdf_path = "path/to/bid_document.pdf"
bid_text = extract_text_from_pdf(pdf_path)
category = classify_bid_text(bid_text)
print(f"投标文本分类结果为：{category}")
    

张三：太好了，这样就能处理PDF文件了。那如果我需要自定义分类标签，比如分为“教育类”、“基建类”等，应该怎么调整模型呢？

李四：这个问题很有意思。你可以通过微调模型来实现更精准的分类。不过DeepSeek目前还不支持直接微调，但可以通过提示工程（Prompt Engineering）来引导模型输出特定格式的结果。

张三：那提示工程是怎么做的？能举个例子吗？

李四：当然可以。例如，你可以在提示中加入明确的分类指令，告诉模型应该返回哪些类别，以及每个类别对应的描述。

张三：明白了，那是不是还可以让模型生成投标报告的草稿？

李四：没错！我们可以让模型根据提取出的关键信息生成一份初步的投标报告。比如项目名称、预算、时间安排等。

张三：那具体怎么实现呢？能不能也写一段代码？

李四：当然可以，下面是一个生成投标报告的示例代码。

def generate_bid_report(data):
    url = "https://api.deepseek.com/v1/completions"
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_DEEPSEEK_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    prompt = f"""
    请根据以下信息生成一份投标报告：
    - 项目名称：{data.get('project_name')}
    - 预算金额：{data.get('budget')}
    - 投标单位：{data.get('company')}
    - 时间安排：{data.get('timeline')}
    """
    data = {
        "model": "deepseek-chat",
        "prompt": prompt,
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 300
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return response.json().get('choices', [{}])[0].get('text', '')

# 示例使用
bid_data = {
    "project_name": "校园网络升级",
    "budget": "200万元",
    "company": "XX科技有限公司",
    "timeline": "2024年9月-2025年6月"
}
report = generate_bid_report(bid_data)
print("生成的投标报告：")
print(report)
    

张三：这段代码真的很有用！看来DeepSeek的强大能力可以帮助我们大幅提升“大学一表通平台”的投标处理效率。

李四：是的，未来我们还可以考虑将这些功能集成到平台中，实现端到端的自动化投标流程。

张三：听起来很有前景！我期待看到你们的成果。

李四：谢谢！我们也一直在努力，希望能在实际应用中验证这些技术的有效性。