ollama+langchain+deepseek本机跑通大模型

一、部署deepseek
Ollama,这是是一个开源的大语言模型平台,它允许用户在本地环境中运行、创建和共享大型语言模型。Ollama提供了丰富的功能和特性,使得用户可以在自己的计算机上轻松地部署和运行大型语言模型。官网:https://ollama.com/

ollama run + 模型名
ollama run deepseek-r1

二、使用langchain跑起来
langchain其实是一套规范化的API,实现了标准化对模型的集成、接入、组件化等工作,通过langchain用户可以很轻松打造属于自己的大模型产品。langchain很早就出来了。https://github.com/langchain-ai/langchain

from langchain_ollama import  OllamaLLM
from langchain.prompts import PromptTemplate

ollama_llm = OllamaLLM(model="deepseek-R1")
prompt = PromptTemplate.from_template("帮我写一首关于${product}的骈文,不要有英文的结果啊")
sequence = prompt | ollama_llm
response = sequence.invoke({"product": "春天"})
print(response)

效果如下:
在这里插入图片描述

<think>嗯,用户想了解如何将QGIS、OllamaDeepSeekLangChain集成或使用。首先,我需要明确每个工具的作用和它们之间的潜在联系。 QGIS是开源的地理信息系统,用于处理地理数据。Ollama是本地运行大模型的工具,DeepSeek可能指深度求索公司的AI模型,而LangChain是用于构建基于语言模型应用的框架。用户可能希望将这些工具结合起来,比如用AI模型处理地理数据,或者LangChain整合流程。 接下来,我需要考虑集成的可能性。例如,使用LangChain调用Ollama运行的DeepSeek模型来分析QGIS中的地理数据。可能需要过Python脚本将QGIS的数据导出,然后由LangChain处理,再返回结果到QGIS展示。 还要注意用户可能遇到的问题,比如环境配置、API调用、数据格式转换等。需要提供具体的步骤和示例代码,例如如何在QGIS中运行Python脚本,如何安装必要的库,如何处理可能出现的错误,比如中文乱码或模型响应问题。 另外,用户可能需要实际案例,比如自动化生成区域报告或空间数据分析。解决方案部分应涵盖常见问题的处理方法,如依赖冲突、网络连接问题等。需要确保引用的资料相关,比如QGIS的安装和使用教程,以及处理乱码的方法。 最后,生成的相关问题要覆盖集成中的各个技术点,帮助用户深入理解每个环节可能遇到的挑战和解决方法。需要确保回答结构清晰,步骤详细,代码示例正确,并且引用合适的参考资料。</think>### QGIS与Ollama/DeepSeek/LangChain集成使用指南 #### 一、技术栈功能定位 1. **QGIS**:开源地理信息系统,用于空间数据可视化、分析和地图制作[^2] 2. **Ollama**:本地化大语言模型运行框架,支持LLaMA、DeepSeek等模型部署 3. **DeepSeek**:深度求索公司开发的AI大模型,擅长数学推理和代码生成 4. **LangChain**:语言模型应用开发框架,支持工具链整合与工作流编排 #### 二、集成实现路径 **步骤1:环境准备** ```bash # 安装LangChain及地理数据处理库 pip install langchain qgis-processing geopy ``` **步骤2:QGIS数据接入** ```python # 在QGIS Python控制台中读取图层数据 layer = iface.activeLayer() features = [f.attributes() for f in layer.getFeatures()] geom_data = [f.geometry().asWkt() for f in layer.getFeatures()] ``` **步骤3:LangChainOllama集成** ```python from langchain_community.llms import Ollama ollama_llm = Ollama(base_url='http://localhost:11434', model="deepseek-chat") response = ollama_llm.invoke( f"分析以下地理数据:{features[:3]},给出空间分布特征总结") ``` **步骤4:空间数据分析示例** ```python # 结合地理信息库进行坐标转换 from geopy.distance import geodesic def calculate_area(buffer_km): # 在QGIS中创建缓冲区 processing.run("native:buffer", { 'INPUT': layer, 'DISTANCE': buffer_km*1000, 'OUTPUT': 'memory:' }) return "缓冲区分析完成" # LangChain工具封装 tools = [ Tool( name="BufferAnalysis", func=calculate_area, description="空间缓冲区分析工具" ) ] ``` #### 三、典型应用场景 1. **智能制图标注**:过LLM自动生成地图标注文本[^1] 2. **空间数据语义查询**:使用自然语言查询地理数据库 3. **分析报告生成**:自动生成区域发展分析报告 ```python # 报告生成示例 report_template = """ 根据{region}地区{data_type}数据: 1. 识别前三大特征 2. 提出两个发展建议 """ chain = prompt | ollama_llm result = chain.invoke({ "region": "长江三角洲", "data_type": "经济密度分布" }) ``` #### 四、常见问题解决方案 1. **中文乱码处理**: - QGIS设置:`设置 → 选项 → 数据源 → 默认编码`选择GB18030[^4] - Python脚本添加编码声明: ```python import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') ``` 2. **模型响应异常**: ```python # 增加响应格式约束 structured_llm = ollama_llm.bind( response_format={"type": "json_object"}) ``` 3. **空间数据格式转换**: ```python from qgis.core import QgsGeometry # WKT与GeoJSON互转 geom = QgsGeometry.fromWkt("POINT(121.47 31.23)") geojson = geom.asJson() ``` §§ 相关问题 §§ 1. 如何在QGIS中调用Python实现批量空间数据分析? 2. LangChain如何支持多模态地理数据(栅格/矢量)处理? 3. Ollama本地部署大模型时如何优化GPU资源分配? 4. 使用DeepSeek模型进行地理文本生成时的prompt设计技巧? 5. QGIS插件开发如何整合AI模型接口?
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