langchain ollama deepseek
时间: 2025-02-24 14:24:57 浏览: 81
### LangChain、Ollama 和 DeepSeek 的介绍与比较
#### LangChain
LangChain 是一种用于构建自然语言处理应用的框架,旨在简化开发流程并提高模型性能。通过集成多种预训练的语言模型和其他工具,开发者可以快速创建复杂的 NLP 应用程序。该平台支持模块化设计,允许用户轻松替换不同的组件来优化特定任务的表现。
对于文档检索增强型生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG),LangChain 提供了一系列实用的功能,比如能够自定义文本分割策略以及管理嵌入向量库等操作[^1]。
```python
from langchain import LangChain
# 初始化 LangChain 实例
lc = LangChain()
```
#### Ollama
Ollama 则专注于提供高性能的机器学习推理服务,特别适合部署大规模分布式环境下的深度学习工作负载。它不仅提供了高效的资源调度机制,还针对 GPU 加速进行了专门优化,从而使得复杂计算可以在短时间内完成。此外,Ollama 支持多租户架构,允许多个项目共享同一套基础设施而不互相干扰。
当涉及到像 chunk_overlap 这样的参数配置时,Ollama 可以为用户提供灵活的选择,以便更好地适应不同应用场景的需求。
```python
import ollama as ol
# 设置 Ollama 配置项
ol.set_chunk_overlap(overlap=0.2)
```
#### DeepSeek
DeepSeek 是由阿里云推出的大规模预训练模型系列之一,专为中文场景打造,在多项基准测试中取得了优异的成绩。其特点在于采用了先进的 Transformer 架构,并经过大量高质量语料库训练而成。这使得 DeepSeek 能够理解更深层次的语言结构,进而实现更加精准的回答生成和服务推荐等功能。
在实际项目实施过程中,如果选择了基于 DeepSeek R1 版本建立本地 RAG 系统,则可以通过如下方式初始化向量存储:
```python
from deepseek import EmbeddingModel, DocumentSplitter, VectorStore
embedder = EmbeddingModel(model_name="deepseek-r1")
split_docs = DocumentSplitter().split(texts) # 文档切分逻辑
vector_store = VectorStore.from_documents(split_docs, embedder) # 创建向量存储
```
综上所述,虽然这三个技术各有侧重——LangChain 更偏向于整体解决方案的设计;Ollama 关注高效执行层面的支持;而 DeepSeek 则以其强大的语言理解和表达能力著称——但在某些具体的应用场合下它们也可以相互补充配合使用。
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