langchain 引入deepseek

### 集成DeepSeek到LangChain 为了在LangChain中集成DeepSeek，开发者需先安装必要的依赖库。这通常涉及到通过Python包管理工具pip来获取最新版本的`deepseek`以及`langchain`库[^1]。 ```bash pip install deepseek langchain ``` 一旦完成环境准备，在代码层面实现两者的对接主要依靠创建合适的适配器(Adapter)，以便让两者能够无缝协作工作。具体来说，可以构建一个继承自LangChain基类的新类，并重写其中的方法以支持DeepSeek特有的功能调用接口[^2]。 ```python from langchain.base import BaseChain import deepseek as ds class DeepSeekAdapter(BaseChain): def __init__(self, config=None): super().__init__() self.deepseek_client = ds.Client(config) def process(self, data): response = self.deepseek_client.send(data) return response.content ``` 上述代码片段展示了如何定义一个新的链(chain)组件，该组件内部集成了来自DeepSeek的服务客户端实例化过程及其基本交互逻辑[^3]。

langchain 本地deepseek

### 如何在本地运行 LangChain 并与 DeepSeek 集成 #### 安装依赖库为了在本地环境中使用 LangChain 框架并集成 DeepSeek 模型，首先需要安装必要的 Python 库。可以通过 pip 工具来完成这些依赖项的安装。 ```bash pip install langchain deepseek-transformers transformers torch ``` 上述命令会安装 `langchain` 和支持 DeepSeek 模型所需的 `deepseek-transformers` 及其他必要组件[^1]。 --- #### 初始化 LangChain 环境 LangChain 是一种用于构建语言模型应用程序的框架。它提供了多种工具链（chains），可以轻松实现问答、文档检索等功能。以下是初始化 LangChain 所需的核心模块： ```python from langchain.llms import DeepSeek from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain ``` 这里引入了三个主要类： - `DeepSeek`: 作为连接到 DeepSeek 大语言模型的主要接口。 - `PromptTemplate`: 提供模板化提示的功能，方便自定义输入格式。 - `LLMChain`: 将提示模板和大语言模型组合起来形成完整的处理链条。 --- #### 加载 DeepSeek 模型加载 DeepSeek 模型非常简单，只需指定模型名称即可。以下是一个基本示例： ```python llm = DeepSeek(model_name="deepseek/large", temperature=0.7, max_tokens=256) ``` 在此代码片段中： - 参数 `model_name` 表明所使用的具体预训练模型版本。 - 参数 `temperature` 控制生成文本的随机程度；较低值倾向于更保守的回答。 - 参数 `max_tokens` 设置生成的最大标记数限制。 --- #### 创建提示模板通过创建一个定制化的提示模板，可以让用户提供更加灵活的信息查询方式。例如： ```python template = """Answer the following question using the provided context: {context} Question: {question} Answer:""" prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["context", "question"]) ``` 此部分定义了一个包含上下文 (`context`) 和问题 (`question`) 输入变量的标准结构化提问模式。 --- #### 组合 Chains 运行推理最后一步就是把前面准备好的各个组件串联起来执行实际的任务逻辑： ```python chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) result = chain.run({ "context": "The capital of France is Paris.", "question": "What is the capital city of France?" }) print(result.strip()) ``` 在这里我们实例化了一个新的 Chain 对象，并调用了它的 run 方法传入数据字典形式的实际参数值来进行预测操作。 --- ### 总结以上就是在本地环境里利用 LangChain 框架配合 DeepSeek 大规模自然语言理解能力快速搭建应用的基本流程介绍。整个过程中涉及到了几个关键概念和技术要点，包括但不限于模型加载配置选项调整等方面的内容都做了相应说明。

langchain入门deepseek

### LangChain入门教程对于希望进入LangChain领域的新手来说，理解其核心概念至关重要。LangChain是一个用于构建语言模型应用的框架，它简化了开发流程并提供了丰富的工具集来处理自然语言任务[^2]。 #### 安装环境准备为了开始使用LangChain，首先需要安装Python及相关依赖库。推荐创建一个新的虚拟环境以隔离项目所需的包版本： ```bash python3 -m venv langchain-env source langchain-env/bin/activate # Linux/MacOS langchain-env\Scripts\activate # Windows pip install --upgrade pip pip install langchain ``` #### 基础组件介绍 LangChain由多个模块组成，其中最基础的是`Pipeline`类，它可以串联起整个数据预处理、建模直至预测的过程。通过定义不同的管道阶段，用户能够灵活配置工作流中的各个环节。 #### 实践案例分析一个简单的例子是利用LangChain实现文本分类器。这里展示了一个基于BERT架构的小型应用程序片段： ```python from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification import tensorflow as tf tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') def classify_text(text_input): inputs = tokenizer(text_input, return_tensors="tf", truncation=True, padding='max_length', max_length=128) outputs = model(inputs) predictions = tf.nn.softmax(outputs.logits).numpy() return predictions.argmax(axis=-1)[0] print(classify_text("This is a positive review")) ``` ### DeepSeek使用指南 DeepSeek作为一个强大的搜索引擎解决方案，在企业级应用场景下表现出色。要充分利用这一平台的功能，建议按照官方文档逐步深入学习各个特性[^1]。 #### 构建索引结构在启动任何查询之前，必须先建立有效的索引体系。这涉及到对目标文件或数据库表进行扫描，并提取出有意义的信息字段作为检索依据。例如，可以通过API接口上传JSON格式的数据记录至DeepSeek服务器端完成初始化操作。 #### 查询语句编写技巧掌握高效的查询表达方式有助于提高搜索效率和准确性。支持多种语法糖衣包裹的标准SQL-like命令之外，还特别引入了一些专有名词如`NEAR`算符用来表示词语间的相对位置关系，从而更好地满足复杂业务需求下的精准匹配要求。 #### 数据可视化集成除了基本的文字反馈外，还可以借助第三方图表库（如ECharts）将统计结果直观展现出来。这种方式不仅增强了用户体验感，同时也便于决策者快速获取关键指标变化趋势图谱等重要信息。

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