🐋DeepSeek V3 채팅 및 R1 추론 빠른 시작

이 워크플로우는 다음과 같은 사람들에게 적합합니다:
- 개발자: API 통합 및 자동화 프로세스를 통해 효율성을 높이고자 하는 개발자.
- 데이터 과학자: 데이터 분석 및 모델링을 위한 AI 에이전트와의 상호작용을 원하는 데이터 과학자.
- 비즈니스 분석가: 비즈니스 인사이트를 얻기 위해 AI와 대화형 인터페이스를 활용하고자 하는 비즈니스 분석가.
- 교육자: AI를 활용한 교육 도구를 개발하고자 하는 교육자.
- AI 애호가: AI 기술에 대한 관심이 있는 일반 사용자.

이 워크플로우는 다음과 같은 문제를 해결합니다:
- 효율적인 대화형 AI 통합: 다양한 AI 모델을 활용하여 사용자의 질문에 대한 빠르고 정확한 응답을 제공합니다.
- 메모리 관리: 이전 대화 내용을 기억하고 활용하여 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.
- API 호출 자동화: DeepSeek API와의 통합을 통해 자동으로 요청을 보내고 응답을 처리하여 시간과 노력을 절약합니다.

워크플로우 프로세스에 대한 자세한 설명:
1. 채팅 메시지 수신: 사용자가 메시지를 보내면 워크플로우가 시작됩니다.
2. 기본 LLM 체인 실행: 수신된 메시지를 처리하기 위해 기본 LLM 체인이 호출됩니다.
3. AI 에이전트와 상호작용: AI 에이전트가 사용자의 질문에 대한 답변을 생성합니다.
4. DeepSeek 모델 호출: AI 에이전트의 응답을 바탕으로 DeepSeek 모델이 호출되어 추가적인 처리를 수행합니다.
5. 메모리 관리: 대화 내용을 기억하기 위해 메모리 버퍼가 사용됩니다.
6. 결과 반환: 최종 결과가 사용자에게 전달됩니다.

사용자가 이 워크플로우를 사용자화하고 적응하는 방법:
- AI 에이전트 구성: systemMessage를 수정하여 AI의 행동 방식을 조정할 수 있습니다.
- DeepSeek 모델 변경: model 파라미터를 수정하여 다른 DeepSeek 모델을 사용할 수 있습니다.
- 메모리 옵션 조정: 메모리 버퍼의 크기 및 동작 방식을 조정하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
- API 요청 수정: HTTP 요청의 URL, 메서드, 본문 등을 수정하여 다른 API와 통합할 수 있습니다.