最近，我开始接触大模型开发，并尝试使用 LangChain 和 DeepSeek 构建了一个简单的 Demo。通过这个 Demo，我不仅加深了对大模型的理解，还体验到了 LangChain 和 DeepSeek 的强大功能。下面，我将分享我的开发过程以及一些心得领会。
1. 什么是 LangChain？
LangChain 是一个用于构建大模型应用的框架，旨在简化与大模型（如 GPT、DeepSeek 等）的交互过程。它提供了丰富的工具和模块，帮助开发者快速构建基于大模型的应用步伐，例如聊天呆板人、问答系统、文本天生工具等。LangChain 的核心上风在于其灵活性和可扩展性，开发者可以轻松地将不同的模型、数据源和工具链联合在一起，构建复杂的应用。
LangChain 的重要功能包括：
- Prompt 管理：支持动态天生和模板化提示词（Prompt），方便与大模型交互。
- 链式调用：可以将多个任务串联起来，形成复杂的工作流。
- 数据集成：支持与外部数据源（如数据库、API）集成，加强模型的本领。
- 影象功能：支持会话影象，使模型可以或许在多轮对话中保持上下文。
通过 LangChain，开发者可以更高效地利用大模型的本领，而无需关注底层的复杂细节。
2. 情况准备
在开始之前，我们必要安装必要的 Python 库。以下是安装命令：
- pip3 install langchain-core langchain-openai
3. 配置 DeepSeek API 密钥
为了使用 DeepSeek 的 API，我们必要获取并配置 API 密钥。将你的 DeepSeek API 密钥设置为情况变量：
- import os
- os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"] = "your_deepseek_api_key"
4. 创建 LangChain 应用
接下来，我们使用 LangChain 和 DeepSeek 构建一个简单的对话应用。代码如下：
- from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_openai import ChatOpenAIimport os
- os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"] = "your_deepseek_api_key"
- # 配置 DeepSeek 模型llm = ChatOpenAI( model_name="deepseek-chat", # 使用 DeepSeek 的模型名称 openai_api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"), openai_api_base="https://api.deepseek.com/v1" # DeepSeek 的 API 地址)# 创建对话模板prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "你是世界级技术专家"), ("user", "{input}")])# 构建对话链chain = prompt | llm# 调用模型并获取结果result = chain.invoke({"input": "请评价 Swift 这门语言，200 个字以内"})# 输出结果print(result.content)
5. 运行结果
运行上述代码后，模型会天生一段对 Swift 语言的评价。以下是我得到的输出结果：
Swift 是一门现代、安全且高效的编程语言，由苹果公司开发，重要用于 iOS、macOS
等平台的应用开发。其语法简洁清晰，支持类型推断和可选类型，减少了常见编程错误。Swift 具备强大的性能，接近 C
语言的运行速度，同时支持面向对象和函数式编程范式。其内存管理采用自动引用计数（ARC），简化了内存管理。Swift
还拥有丰富的标准库和活跃的社区支持，开发者可以快速构建高性能应用。总体而言，Swift 是一门适合现代应用开发的优秀语言。
6. 总结
LangChain 提供了简洁的接口和灵活的框架，使得构建大模型应用变得非常轻易。而 DeepSeek 的模型则体现出了极高的语言理解和生本钱领，可以或许天生高质量的内容。
假如你也对大模型开发感爱好，不妨从这个小 Demo 开始，逐步深入学习和实践。
希望这篇博客对你有所帮助，欢迎在评论区分享你的想法和经验！
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