结课作业：用langchain+deepseek微调一个文旅大模型（2）设计方案与代码

LangChain与DeepSeek微调文旅大模型的全面设计方案

引言

随着人工智能技术的快速发展，大模型在各行业的应用越来越广泛。本报告将深入探讨如何利用LangChain框架与DeepSeek大模型相结合，构建一个专注于文旅行业的垂直大模型。通过系统性地爬取和利用马蜂窝等旅游平台的攻略和评论数据，我们可以训练出一个能够为用户提供专业、个性化旅游建议的智能系统。

LangChain与DeepSeek的集成概述

LangChain框架简介

LangChain是一个强大的大模型应用开发框架，它提供了一套完整的工具和组件，使开发者能够轻松构建基于大模型的复杂应用，如问答系统、聊天机器人、代理系统等。LangChain的核心理念是将大模型与其他计算和知识源连接起来，实现更强大的功能[0]。
LangChain的主要应用场景包括：

• 文档问答系统
• 个性化助手
• 自主代理
• 数据分析助手
• 内容生成器
• 多模态应用

DeepSeek与LangChain的集成

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