langchain调用deepseek api

LangChain调用DeepSeek API参数说明
最新推荐文章于 2025-10-15 18:30:53 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-15 18:30:53 发布 · 543 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#langchain #语言模型 

from langchain.chat_models import init_chat_model

# 设置环境变量
api_key = "sk-3"
api_base = "https://api.deepseek.com/"

# 初始化聊天模型和嵌入模型
llm = init_chat_model(
    model="deepseek-chat",
    api_key=api_key,
    api_base=api_base,
    temperature=0
最低0.47元/天 解锁文章
langchain deepseek 实现shellTool
weixin_44772948的博客
01-01 1592
在langchain使用openai接口，但模型使用国内deepseek,但是要先cq,API-key才能用。
LangChain第一讲:如何调用deepseek大模型进行对话?(超详细步骤,100%可执行)
Ven%的博客
05-07 1013
如果你想使用国内的大模型厂商,例如deepseek,kimi,阿里百炼,腾讯等,这些都支持openai的调用,只需要再设置多一个环境变量。如果你想使用国内的大模型厂商,例如deepseek,kimi,阿里百炼,腾讯等,这些都支持openai的调用,只需要再设置多一个环境变量。使用echo命令来验证openai_api_key环境变量是否设置成功。如果你对于在不同系统设置环境变量有疑问的话,可以查看这两篇文章。使用echo命令来验证base_url环境变量是否设置成功。
如何在LangChain中部署deepseek（api调用型）
Tassel51的博客
03-17 1146
怎么在langchain上部署deepseek呢（结果为调用api的r1聊天AI）
langchain检索器和deepseek模型结合实例
qq_74929891的博客
01-10 2964
【代码】langchain检索器和deepseek模型结合实例。
在LangChain中使用deepseek模型
最新发布
qq_49234244的博客
10-15 835
介绍了如何配置和使用DeepSeek API的完整流程。首先详细说明了获取API密钥的步骤：注册账号、创建API密钥并妥善保存。其次讲解了测试网络连接和设置环境变量的方法。接着展示如何查询当前可用的DeepSeek模型。然后指导如何在LangChain中通过ChatOpenAI组件集成DeepSeek模型，包括初始化模型和发送请求。最后提供了一个完整的LangChain实例，演示如何通过模板生成提示词并获取模型响应。整个过程涵盖了从API密钥获取到实际应用的全部环节。
【Langchain学习笔记（三）】基于 DeepSeek 构建聊天机器人
禾戊之昂的博客
02-08 2808
本文主要介绍如何基于 DeepSeek 来创建一个聊天机器人。首先介绍 PromptTemplate 提示模版t，它作为设计对话流的基础，能够极大提升用户体验。接着，深入 DeepSeek 环境准备及模型创建过程，包括获取API、创建和配置 API Key、设置 base_url 以及选择合适的模型等步骤。基于 Langchain 框架，将介绍如何通过 MessagesPlaceholder 处理复杂的多轮对话，构建 Chain 保存对话历史，并了解 RunnableWithMessageHistory 对
使用 LangChain 调用本地 DeepSeek API
unique_ZRF的博客
07-14 700
LangChain的Deepseek调用
LangChain 调用deepseek模型
seanyang_的博客
08-12 1391
使用 DeepSeek 替代 OpenAI 的方案在功能和性能上相当，特别适合中文场景，且对国内用户网络更友好。主要支持主流模型（OpenAI、Anthropic、Hugging Face 等）DeepSeek 作为新兴国产模型，尚未被官方集成。备注：主要是用langchain，本方案不考虑。原因：DeepSeek 的 API 接口​。可以利用这一点实现无缝对接。
从零到一：如何用 LangChain 高效集成 DeepSeek API
AI Agent 首席体验官
03-12 1239
【代码】如何使用langchain 调用DeepSeek Api。
通过LangChain调用硅基流动DeepSeek API的教程
echola_mendes的博客
03-21 1338
本文基于Conda的AI开发环境搭建与DeepSeek大模型调用全流程。通过创建Python 3.10虚拟环境实现项目依赖隔离，借助清华镜像源解决国内开发者安装瓶颈，成功集成LangChain框架与OpenAI兼容接口
LangChain入门指南:调用DeepSeek api
kestiny的专栏
04-09 934
LangChain是一个用于构建大语言模型（LLM）应用的开发框架，支持链式调用、记忆管理、工具集成等。LangChain大幅降低了LLM应用开发门槛，确实是相当简单易用。并且为我们快速替换LLM提供了非常便利的基础。
LangChain+DeepSeek动态生成推箱子游戏关卡
Greenfoot专栏
02-08 1520
最后构建系统消息，为进一步调用模型做好准备，此后只需将系统消息传入模型的invoke()方法便能触发DeepSeek API 的推理过程，并获取模型的响应结果。使用pgzero库开发了一个推箱子游戏，将当前关卡中移动步数记录在变量steps中，过关时会调用loadmap()方法，该方法中将steps作为输入参数传给模型，模型会根据系统提示词生成关卡数据作为输出，游戏程序则根据模型生成的关卡数据加载关卡图像。LangChain是一个强大的框架，用于构建基于语言模型的应用程序，尤其适用于处理自然语言推理任务。
langchain-go调用deepseek
又菜又爱玩的博客
02-25 823
先从llm, err := openai.New(url, model, token)开始。
Langchain使用DeepSeek模型
qq_43055565的博客
01-28 4260
在langchain使用deepseek模型进行推理，llm开发
LangChain + DeepSeek 详解
java_jar的博客
06-20 2218
本文介绍了LangChain框架的基础使用与核心功能。作为AI应用开发工具，LangChain通过标准化接口连接LLM与外部系统，包含Prompt模板、LLM模型、代理和记忆系统四大组件。文章详细演示了Python环境下的安装配置流程，包括向量数据库初始化、DeepSeek模型适配和对话链构建。重点解析了流式输出处理技术，对比了不同调用模式的性能差异，并给出生产环境下的优化建议（如错误重试、超时设置和监控集成）。该框架采用模块化设计，支持快速原型开发，适合构建可扩展的智能应用，但需要注意内存向量库的临时性特
python:LangChain调用deepseek
Freedom的博客
06-20 449
LangChain是一个开源框架，用于构建基于大语言模型（LLM）的应用。它简化了LLM与外部数据、工具和业务流程的集成，使开发者能创建更实用的AI应用。安装时建议使用Miniconda管理Python环境，配置完成后，通过pip安装LangChain及其相关依赖（如OpenAI、DeepSeek等）。示例代码展示了如何调用DeepSeek模型获取天气信息。运行结果会返回查询建议，包括使用天气预报应用、搜索引擎或气象网站获取实时天气数据。LangChain为开发者提供了便捷的LLM集成方案，适用于多种实际应
LangChain集成DeepSeek实现MCP调用
04-06 4816
本文介绍了如何通过 LangChain 实现 MCP 调用。通过模拟一个简单的算术计算器，基于 MCP Server 运行，并使用 MCP Client 进行调用。最终，通过集成 DeepSeek 大模型完成整个 MCP 调用流程，同时提供了 Python 示例代码以供参考。Model Context Protocol（MCP）模型上下文协议是一种标准化协议，它让大模型能够更容易地和外部的数据、工具连接起来。
langchain调用本地deepseek
weixin_43831002的博客
03-04 908
安装后引用即可，api_base修改为本地deekseek地址，api_key任意输，不然会报错，model改为你的模型名称，模型名称可根据ollama list命令获取。需要先安装 langchain-deepseek-official, 如下。
langchain 调用 本地部署 deepseek-r1 模型
爱莲说的博客
02-21 889
LangChain 就是一个 LLM 编程框架，你想开发一个基于 LLM 应用，需要什么组件它都有，直接使用就行；如何本地部署 deepseek 请参考（
langchain 调用deepseek 教程
03-12
### Langchain 调用 DeepSeek 使用教程 #### 安装依赖库 为了使用 Langchain 和 DeepSeek 进行集成，需先安装必要的 Python 库。可以通过 `pip` 工具直接安装预编译版本： ```bash pip install langchain-deepseek ``` 或者克隆仓库并从源码构建最新版： ```bash git clone https://github.com/SyJarvis/langchain-deepseek.git cd langchain_deepseek pip install -e . ``` #### 创建语言模型实例 初始化基于 DeepSeek-R1 的语言模型实例，该模型擅长处理推理和多语言任务。 ```python from langchain.llms import ChatOpenAI model = ChatOpenAI( model='deepseek-reasoner', base_url="https://api.deepseek.com" ) ``` #### 实现问答功能 利用 Langchain 提供的功能来实现检索增强生成 (RAG) 系统，从而根据查询动态获取相关信息，并由 DeepSeek 模型生成最终回复。 ```python from deepseek import DeepSeek def generate_response(query): # 初始化DeepSeek模型 deepseek_model = DeepSeek('1.3B') # 执行文档检索操作 retrieved_docs = qa_chain.retrieve(query) # 合并检索到的内容作为上下文输入 context = ' '.join([doc.page_content for doc in retrieved_docs]) # 依据给定的查询与上下文生成响应 response = deepseek_model.generate(query, context) return response ``` 上述代码展示了如何结合 Langchain 和 DeepSeek 来快速搭建一个具有高效检索能力和自然语言理解能力的应用程序[^1][^2][^3]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

非常大模型

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值