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langchain-deepseek的使用

时间: 2025-02-11 11:04:01 浏览: 414

### 关于 `langchain-deepseek` 使用教程 #### 安装依赖库为了使用 `langchain-deepseek`，首先需要安装必要的 Python 库。可以通过 pip 来完成这一操作。 ```bash pip install langchain deepseek ``` #### 初始化 DeepSeek Client 创建一个简单的脚本来初始化客户端连接到 DeepSeek 服务。这一步骤对于后续的操作至关重要[^1]。 ```python from deepseek import DeepSeekClient client = DeepSeekClient(api_key='your_api_key_here') ``` #### 创建索引结构定义文档的模式(schema)，以便能够有效地存储和检索信息。这里假设正在处理的是文本类型的文件。 ```python schema_definition = { "mappings": { "properties": { "title": {"type": "text"}, "content": {"type": "text"} } } } response = client.indices.create(index="my_index", body=schema_definition) print(response) ``` #### 添加文档至索引向刚刚建立好的索引里加入一些测试数据，这些数据可以是从网页抓取的文章或者是本地存在的任何文本资源。 ```python documents = [ {'title': 'First Document', 'content': 'This is the content of first document.'}, {'title': 'Second Document', 'content': 'Another piece of text goes here as second doc.'} ] for doc in documents: response = client.index(index="my_index").add_document(doc) print(f"Indexed {doc['title']}: ", response['_id']) ``` #### 执行搜索请求利用已经构建完毕的数据集来进行关键词匹配式的全文本搜索实验。可以根据实际需求调整查询参数来获得更精确的结果。 ```python search_query = { "query": { "match": { "content": "piece" } } } results = client.search(index="my_index", body=search_query) for hit in results['hits']['hits']: print(hit["_source"]) ```

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