feat: update temperature-related content

m02_llm_fundamentals/s03_llm_temperature.py

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+from config import OPENAI_API_KEY
+from openai import OpenAI
+
+client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY, base_url="https://api.deepseek.com")
+msg = [{"role": "user", "content": "请用一句话生动形象地描述量子力学的奇妙之处。"}]
+
+response_low_temperature = client.chat.completions.create(
+    model="deepseek-chat",
+    messages=[
+        {"role": "system", "content": "你是一个科学解说员，请用生动形象的语言回答问题。"}, # 提示词角色
+        {"role": "user", "content": "请用一句话描述量子力学的奇妙之处。"}, # 用户输入的对话
+    ],
+    temperature=0.1
+)
+
+response_high_temperature = client.chat.completions.create(
+    model="deepseek-chat",
+    messages=[
+        {"role": "system", "content": "你是一个科学解说员，请用生动形象的语言回答问题。"}, # 提示词角色
+        {"role": "user", "content": "请用一句话描述量子力学的奇妙之处。"}, # 用户输入的对话
+    ],
+    temperature=1.3
+)
+
+
+# 测试1：低温度 (稳定)
+print(f"温度 0.1: {response_low_temperature.choices[0].message.content}")
+
+# 测试2：高温度 (随机)
+print(f"温度 1.3: {response_high_temperature.choices[0].message.content}")