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自动动手,用Deepseek打造自己的APS AI Agent

发布日期:2025-02-28 20:16:28 浏览次数: 1741 作者:ERP老兵
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使用Deepseek构建自己的AI优化助手,让自然语言描述转化为自动求解的Python代码。

核心内容:
1. Deepseek直接求解与启发式算法介绍
2. Deepseek对接Excel求解器的实现方法
3. Deepseek如何自动生成Python代码,实现自然语言到求解器的转换

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
从前面的测试来看,Deepseek中对求解问题能直接求解,但求解精度存在问题。
本文简要介绍如何使用比较专业的求解器来求解。
最终达到的效果是,你用自然语言描述待优化场景,其后就不用操心了,一切交给Deepseek来第三方求解来完成,整个路径通过自动生成的Python代码整合通了。
下图是可参考的框架:
从右往左,一个一个说。

Deepseek直接求解:
最省事。
但Deepseek目前没有专业的求解能力,它使用的属于启发式算法中的某些算法或算法的组合。
启发式算法是什么,我总结了一下,讲人话就是“先走一步,然后走一步看一步”。它只能给出次优解。如果说它给出了一个最优解,那纯属碰运气。
这个“先走一步”,就有多种走法,又细分为不同的算法.
这个“走一步看一步”,怎么个看,又有多种方法,也细分为不同的算法。
更有一些发源于随机搜索算法的算法,比如什么蜂群啦 、蚁群啦 。
因为这些原因,导致Deepseek每次求解的结果可能都不相同。
之前同事有反馈过,我在测试过程中也发现过。

这个严格来说,并不是Deepseek的问题,只要算法中有随机因素在里面,就算是专业求解器也会是每次结果都不同,这个属于正常现象。
只是说,Deepseek没有求解器的能力,无法做精确求解。
怎么办?Deepseek这么强,让它告诉我们怎么对接专业求解器好了。
我第一个想到的就是excel。


Deepseek对接Excel求解:
可能很多人不知道,Excel中内置了一个“规划求解器”-Solver。怎么把它调出来大家自行百度。
我试了一下,算出来的结果和LINGO一样一样(参见上篇文章,点击《Deepseek和专业求解器的结果对比》):
Deepseek能做什么呢?

1、Deepseek能将你提交的自然语言推理出数据模型
2、Deepseek能将数学模型转换为Excel能处理的数据模型
3、Deepseek能生成一段Python代码,将Excel能处理的数据模型生成excel文件(包括了变量、约束、目标等内容)

Deepseek没有生成文件的能力,它能输出生成excel文件的代码,这个代码就相当于是个AI Agent了。

下图是deepseek给出的生成excel数据模型文件的Python代码的示意。


然后,你用excel继续:
1、用excel打开生成的excel文件
2、进“数据页签”中运行“规划求解”
3、在弹出的对话框中,补齐内容(这块比较麻烦,原因是Excel没有开放这块,phthon无法自动填写这个运行时态的对话框,如果Excel将这个对话框的内容做成一个可预置的参数文件的话,python就能自动填空了),包括:
  • 指定本次求解目标的单元格,并声明求解目标(最大/最小/特定目标值)
  • 指定本次变量的单元格(区域)
  • 输入约束条件(这个最累人)
  • 选择求解方法(选择性线规划法)
  • 点求解按钮

4、结果被写在变量区的单元格中。


用Excel求解的好处及不好处:
1、好处是包括变量及数值的excel数据文件能由Deepseek生成的Python代码自动生成。
2、不好处之一,是约束条件无法自动生成(是excel的原因)
3、不好处之二,是excel只能对单一目标求解,求解方法也较简单。


要想更爽怎么办?让Deepseek对接第三方专业求解器。





阿里的MindOpt

专业求解器很多啊,我只是顺便找了阿里的这个,因为它可以免费使用。

用专业求解器,Deepseek可以做:
1、Deepseek能将你提交的自然语言推理出数据模型
2、Deepseek能将数学模型转换为专业求解器能处理的建模语言(如通用的LP格式、通用的MPS格式,及其它著名求解器的专用建模语言)
3、Deepseek能生成一段Python代码,包括了建模语言
4、运行Python代码,它会调用MindOpt,完成求解。

大家看看,这段Python代码+MindOpt就成为了一个典型的AI Agent。


使用专业求解器的特点:
1、功能强大,大家看网页介绍,比excel那可是强多了。
2、使用方法灵活,提供丰富的API,比如:
  • Deepseek输出数据和模型一体的Python代码,在Python中调用MindOpt完成求解
  • Deepseek输出纯的建模文件,进入MindOpt工作台打开该文件求解
3、玩法更多,比如,可将数据和模型分开成不同的文件,这样你的模型就能复用了,每次运行时只更换数据文件就OK了。
4、我这举例是自然语言入,MindOpt结果出,你通过Pyhton也可实现ERP入,ERP出。




总结:

通过Deepseek强大的功能,我们可以:
  • 让Deepseek帮我们做数学建模
  • 让Deepseek输出python代码对接专业求解器,形成一个优化求解的AI Agent


带来的效果:
  • APS平民化。


需要注意的事项:
  • Deepseek的建模能力的边界在哪里(不能做啥),还需要探索。
  • Deepseek搞不定的,复杂的场景,这个时候就该专业APS公司的运筹专家出手了。
  • 场景复杂时,专业求解器也会搞不定(性能、精确度),这个时候,也该专业的APS公司的算法专家出手了,你把钱准备够了,他们会为你定制求解算法。

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