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langchain 多轮对话deepseek

时间: 2025-05-02 21:31:03 浏览: 53

### 实现多轮对话并集成DeepSeek 为了在LangChain中实现多轮对话并与DeepSeek集成，可以采用以下方法： #### 设计记忆机制构建有效的会话管理对于支持多轮对话至关重要。通过维护一个持久化的状态对象来跟踪用户的交互历史，能够使模型更好地理解和回应复杂的请求[^1]。 ```python from langchain.memory import ConversationBufferMemory memory = ConversationBufferMemory() ``` #### 集成DeepSeek作为推理引擎利用DeepSeek强大的Mixture-of-Experts架构特性，将其设置为LangChain中的主要语言模型组件。这不仅提高了响应质量，还增强了对特定领域问题的理解力和解决效率[^2]。 ```python from deepseek.model import DeepSeekModel deepseek_model = DeepSeekModel(version="V2") # 使用指定版本的DeepSeek模型 ``` #### 创建自定义链式处理器结合上述两个部分，创建一个专门用于处理连续输入输出流的链条结构。此链条负责接收用户消息、更新内部状态并向用户提供反馈。 ```python from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate template = """Given the chat history: {chat_history} Answer the user's question based on this context. User: {question} AI Assistant:""" prompt = PromptTemplate(input_variables=["chat_history", "question"], template=template) conversation_chain = LLMChain( llm=deepseek_model, prompt=prompt, memory=memory ) ``` 当接收到新消息时，只需调用`conversation_chain.run()`即可完成一轮完整的对话循环。这种方法允许系统记住之前的交流细节，并据此做出更加连贯的回答。

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