langchain检索器和deepseek模型结合实例

已于 2025-01-10 17:33:54 修改
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分类专栏： Langchain学习路线 文章标签： langchain
于 2025-01-10 17:31:01 首次发布
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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
05-07 570
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。
langchain deepseek 实现shellTool
weixin_44772948的博客
01-01 1438
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集成DeepSeek实现MCP调用
最新发布
04-06 2856
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 + DeepSeek-R1：构建高效的语言模型服务
hzdt_1的博客
02-06 3016
通过 LangChain 和 DeepSeek-R1，我们可以轻松构建一个高效的语言模型服务，并将其部署为一个可扩展的 API。这种组合不仅提高了开发效率，还为开发者提供了强大的语言处理能力。
deepseek结合Langchain实现智能机器人
qq_41969287的博客
02-14 2611
LangChain 是一个开源框架，用于构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序。
Langchain+DeepSeek R1从入门到精通
xiaoganbuaiuk的博客
03-06 1301
LangChain 是一个专为构建基于大语言模型（LLMs）的应用而设计的强大框架。它可以帮助开发者高效地创建智能对话、搜索、数据处理、代码生成等 AI 相关应用。本文将从基础概念入手，逐步深入，帮助你全面掌握 LangChain 的核心能力。1. LangChain 简介1.1 什么是 LangChain？LangChain 是一个 Python 和 JavaScript（TypeScript）库，旨在简化 LLM 的开发流程。
DeepSeek+LangChain：家教式全流程RAG实战指南
2401_84204207的博客
03-03 2118
ℹ️RAG全称是Retrieval-Augmented Generation(检索增强生成)，一句话解释就是：把问题和相应的参考资料一起给大模型，以期望得到效果更好的模型表现。ℹ️LangChain包含用于开发大语言模型应用的各种功能组件，不仅仅是RAG，所以相较于RAGFlow、HayStack等专门为RAG设计的框架来说，功能更为丰富，更“笨重”，学习门槛更高。第一步，环境准备参见requirements.txt。主要Python库：第二步，模型调用这里使用的DeepSeek官方提供的API。
从零到一：如何用 LangChain 高效集成 DeepSeek API
AI Agent 首席体验官
03-12 929
【代码】如何使用langchain 调用DeepSeek Api。
langchain4j调用deepseek大模型
03-15
### 如何使用 LangChain4j 调用 DeepSeek 大模型 #### 1. 注册火山引擎账号并获取 API Key 为了调用火山引擎上的 DeepSeek 模型，首先需要注册火山引擎账号，并完成身份认证流程。登录后进入控制台页面，找到 **API...
langchain中的agent deepseek
02-07
初始化一个基于 DeepSeek 大模型的 Agent 可以通过 LangChain 提供的功能实现： ```python from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.llms import DeepSeek deepseek_llm = DeepSeek()...
【Langchain构建Deepseek RAG知识库】Weaviate集成与知识库导入(最新版本)
少说，多做
03-18 150
随着数据量的不断增长，传统的搜索方法已无法满足用户对精准信息的需求。RAG作为一种新兴的信息检索方式，通过结合深度学习模型的生成能力与精确的信息检索技术，提供了一种全新的解决方案。而Weaviate作为一个高性能的向量搜索引擎，能够高效地存储和查询大规模的数据集，非常适合与RAG架构集成。为了便于处理和优化存储，我们首先需要定义一个文本分割器，用于将大段落的文本切割成更小的部分。这有助于提高后续步骤中生成嵌入向量的精度和效率。
使用 LangChain 构建多轮对话系统：结合 DeepSeek-R1 模型
hzdt_1的博客
02-07 1501
为了使模型能够理解我们的需求，我们需要准备一个合适的 Prompt。以下代码展示了如何构建一个动态的 Prompt 模板，并引入('system', '你是一个乐于助人的助手。用{language}尽你所能回答所有问题。'),])技术要点：用于在 Prompt 中插入历史消息，支持多轮对话。动态的系统消息可以通过{language}等变量进行参数化。通过 LangChain 我们可以轻松构建一个多轮对话系统，并保存对话的历史记录。这种组合不仅提高了开发效率，还为开发者提供了强大的语言处理能力。
Langchain使用DeepSeek模型
qq_43055565的博客
01-28 3825
在langchain使用deepseek模型进行推理，llm开发
DeepSeek & LangChain：“模型+框架”的AI测试融合实践
ufrontend的博客
03-18 1298
武汉优联前端科技有限公司由一批从事前端10余年的专业人才创办，是一家致力于H5前端技术研究的科技创新型公司，为合作伙伴提供专业高效的前端解决方案，合作伙伴遍布中国及东南亚地区，行业涵盖广告，教育， 医疗，餐饮等。：利用DeepSeek生成多样化的测试数据或测试场景，然后通过LangChain的结构化处理，整合到测试框架中。：通过LangChain处理日志文件，利用DeepSeek的NLP能力提取关键错误信息，生成分析报告。：用DeepSeek理解测试输出，生成动态断言条件，代替硬编码的断言。
颠覆AI新时代！Langchain与DeepSeek-R1联手打造成本低效能高的RAG奇迹！
xxue345678的博客
02-10 1264
DeepSeek R1 的特点是使用强化学习（RL）进行后训练。\1.预训练：通过大量语料库创建一个"预测下一个单词"的模型。\2.监督微调（SFT）：使用高质量的人类创建的指令-响应对来微调模型以完成特定任务。\3.RLHF（带有人类反馈的强化学习）：人类评估模型的输出，并使用分数作为奖励来更新模型。据报道，DeepSeek R1 在大规模上进行了强化学习，尤其是在第 3 步。
LangChain + Ollama + DeepSeek 全链路认知：从模型包装器到提示词模版 Agent Demo
山河已无恙
03-10 1101
博文内容为LangChainOllamaDeepSeek本地部署 LLM 应用开发认知涉及LangChain架构，核心模块认知以及 模型包装器，提示词模版，Agent方式开发AI应用Demo理解不足小伙伴帮忙指正 😃,生活加油我看远山，远山悲悯持续分享技术干货，感兴趣小伙伴可以关注下。
LangChain集成DeepSeek实现AI对话
04-02 885
本文介绍如何使用AI开源框架 LangChain，集成调用DeepSeek大模型，实现AI对话功能，并给出Python示例代码。
【2025版】LangChain+RAG+Agent本地部署DeepSeek-R1商用级知识库，从零基础到精通，精通收藏这篇就够了！
Libra1313的博客
03-04 1675
使用 LangChain 封装的模型实例通过 get_model_instance_by_model_user_id、embed_query、invoke 以及 stream 等方法，实现 LLM 整体调用，无缝对接大语言模型推理服务。构造上下文和消息列表利用 HumanMessage、SystemMessage 等消息类型将系统提示、历史对话、用户输入等进行整合，作为调用 LLM 的输入。调用向量库进行语义检索。
DeepSeek & LangChain：“模型+框架”的AI测试融合实践！超全面
software_test010的博客
03-15 1061
俗话说：“学习一门技术语言最好的方式还是多敲多练多实践”。可有童鞋反馈说，看过了那么多AI相关的文章可依旧不知道该如何实践，就像听了那么多道理，可最终还是“道理是道理，我是我”。今天，我们就从大家熟知的DeepSeek和AI应用框架“LangChain”的组合使用角度，带领大家一起来实践它们的应用场景！
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