langchain如何使用deepseek

<think>好的，我需要帮助用户了解如何在LangChain中使用DeepSeek模型。用户之前可能已经接触过一些相关的内容，比如安装包或者简单的集成示例。首先，我应该回顾用户提供的引用内容，特别是引用1和引用2，里面有安装步骤和示例代码。用户的问题是关于教程或示例代码的，所以需要分步骤说明。首先，安装环境是必要的，引用1提到了创建虚拟环境和安装langchain-deepseek包。这部分要详细，确保用户能正确设置环境。接下来是初始化模型的部分，引用2中的代码示例展示了如何导入ChatDeepSeek并设置参数。我需要解释每个参数的作用，比如model、temperature、api_key等，帮助用户理解如何配置。 然后，用户可能需要知道如何构造消息格式。引用2中的messages列表结构是系统消息和用户消息的组合，这里需要说明系统提示的作用以及如何调整内容长度限制。 最后，流式输出和同步调用的区别也很重要。引用2中的stream方法展示了逐块输出，而同步调用可能更适合需要完整响应的场景。需要提供两种方式的示例，方便用户选择。 此外，用户可能想知道如何应用这些代码，比如动态生成游戏关卡，如引用3提到的推箱子游戏。可以建议用户结合具体场景调整系统提示和参数，但需要提醒替换api_key等敏感信息。 确保回答结构清晰，分步骤说明，并附上代码示例。同时，生成的相关问题需要覆盖常见疑问，如环境配置、消息格式、流式处理和实际应用，帮助用户进一步探索。</think>### LangChain集成DeepSeek模型教程 #### 一、环境配置 1. **创建虚拟环境**（建议使用Python 3.8+版本）： ```bash python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS venv\Scripts\activate.bat # Windows ``` 2. **安装依赖包**： ```bash pip install -U langchain-deepseek python-dotenv ``` （通过`python-dotenv`管理API密钥更安全[^1]） #### 二、基础代码实现 ```python from langchain_deepseek import ChatDeepSeek import os # 从环境变量读取API密钥 os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"] = "sk-你的实际密钥" # 初始化模型实例 llm = ChatDeepSeek( model="deepseek-chat", # 可用模型：deepseek-chat/deepseek-coder temperature=0.7, # 控制生成随机性（0-1） max_tokens=512, # 最大输出长度 timeout=30, # API超时时间 streaming=True # 启用流式输出 ) # 构建对话消息 messages = [ ("system", "你是一个专业的技术文档助手，请用简洁的中文回答"), ("human", "请解释Transformer架构中的注意力机制") ] # 同步调用方式 response = llm.invoke(messages) print("完整响应：", response.text) # 流式调用方式 print("流式输出：") for chunk in llm.stream(messages): print(chunk.text, end="", flush=True) ``` #### 三、关键参数说明 1. **模型选择**： - `deepseek-chat`：通用对话模型 - `deepseek-coder`：代码生成专用模型 2. **temperature调节**： - 科研场景建议0.1-0.3 - 创意场景建议0.7-0.9 3. **上下文管理**： ```python # 保持对话历史 messages.append(("assistant", response.text)) messages.append(("human", "请用PyTorch实现这个机制")) ``` #### 四、进阶应用示例（推箱子游戏关卡生成） ```python from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "你是一个专业游戏设计师，请生成符合以下要求的推箱子关卡：\n1. 使用5x5网格\n2. 包含3个箱子\n3. 用字符'#'表示墙、'.'表示目标点\n4. 输出关卡后给出解法步骤"), ("human", "{input}") ]) chain = prompt_template | llm response = chain.invoke({"input": "需要具有挑战性的关卡设计"}) print(response.text) ```