LangChain开发示例

xyzcto

已于 2025-03-21 17:53:59 修改

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文章标签： langchain AI Agent Ollama DeepSeek

于 2025-03-21 17:37:43 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xyzcto/article/details/146201377

本文阐述了LangChain结合DeepSeek API，以及本地安装Ollama的模型使用示例，代码经过修改对应的配置即可运行。

参考链接：

英文：Introduction | 🦜️🔗 LangChain

中文：introduction | LangChain中文网

一. 使用DeepSeek API, 进行问答

1.安装LangChain以及相关依赖

pip3 install langchain langchain-openai langchain-community  deepseek-sdk pillow

2. 使用DeepSeek API Key

DeepSeek API Key创建DeepSeek API KeyDeepSeek API Key： DeepSeek API Key，替换以下脚本中的sk-xxx，以及选择模型V3还是R1.

from langchain_openai import ChatOpenAI
import os

# 配置API参数
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-xxx"  # 替换为实际密钥
llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://api.deepseek.com/v1",  # API地址
    model="deepseek-chat",                   # 模型名称（支持deepseek-chat/V3或deepseek-reasoner/R1）
    temperature=0.7                          # 控制生成随机性
)

# 调用示例
response = llm.invoke("解释量子计算的基本原理")
print(response.content)

如果看到以下输出，则配置正常。

三. LangChain集成Ollama

1. 安装依赖：

pip3 install langchain_ollama

2. 使用Ollama安装的模型进行问答

以下代码是使用Ollama安装的deepseek-r1:7b模型，安装Ollama以及本地化安装deepseek-r1:7b模型请参考：

Alibaba Cloud Linux 基于Ollama部署DeepSeek R1:7B版本_linux ollama 部署7b deepseek-优快云博客

from langchain.llms.base import LLM
from typing import Optional, List, Mapping, Any
from langchain.chains import ConversationalChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
import requests
import json

class OllamaLLM(LLM):
    model: str = "deepseek-r1:7b"  # 默认模型
    temperature: float = 0.7
    max_tokens: int = 256
    endpoint: str = "http://localhost:11434"  # Ollama API 地址

    def _call(self, prompt: str, stop: Optional[List[str]] = None) -> str:
        headers = {"Content-Type": "application/json"}
        payload = {
            "model": self.model,
            "prompt": prompt,
            "temperature": self.temperature,
            "max_length": self.max_tokens,
            "stop": stop  # Ollama 支持 stop 参数
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.endpoint}/api/generate",
            headers=headers,
            json=payload,
            stream=True  # 支持流式响应
        )
        
        # 处理流式响应（可选，LangChain 支持流式）
        if response.status_code == 200:
            full_response = ""
            for chunk in response.iter_lines():
                if chunk:
                    data = json.loads(chunk.decode())
                    if "response" in data:
                        full_response += data["response"]
            return full_response
        else:
            raise Exception(f"Ollama API 错误：{response.status_code}")

    @property
    def _llm_type(self) -> str:
        return "ollama"

ollama_llm = OllamaLLM(model="deepseek-r1:7b", temperature=0.5, max_tokens=500)
print(ollama_llm("写一个关于人工智能的短篇故事开头："))

四. LangChain 结合Ollama实现RAG

1. 安装依赖：

yum install -y libX11 libXext

2. 使用Ollama 安装的embedding模型，将分块后的信息保存至向量数据库：

这里以安装的nomic-embed-text模型为例，模型安装参考：

AnythingLLM 结合nomic-embed-text 处理文档建立私有知识库-优快云博客

from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_community.document_loaders import TextLoader


# 初始化模型 (关键配置)
embed_model = OllamaEmbeddings(
    base_url="http://localhost:11434",  # Ollama 服务地址
    model="nomic-embed-text:latest",      # 模型名称
)


# 加载文档并切分
loader = TextLoader("test.txt")
docs = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=2000,
    chunk_overlap=100
)
splits = text_splitter.split_documents(docs)

# 使用nomic模型生成向量库
vector_db = FAISS.from_documents(
    splits,
    embed_model
)

# 持久化存储
vector_db.save_local("./faiss_nomic")


# 打印向量数据库中的分块信息
print("向量数据库中的分块信息：")
for i, doc in enumerate(vector_db.docstore._dict.values()):
    print(f"分块 {i + 1} 内容：")
    print(doc.page_content)
    print(f"分块 {i + 1} 元数据：{doc.metadata}")
    print("-" * 50)

3. 查询已有向量数据库的分块信息：

from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS

# 初始化本地Ollama嵌入模型
nomic_embeddings = OllamaEmbeddings(
    model="nomic-embed-text:latest",
    base_url="http://localhost:11434",  # Ollama默认端口
    temperature=0,  # 温度参数对嵌入模型无效，保持0即可
    # 模型特有参数 (参考官方文档)
    model_kwargs={
        "embedding_mode": "classic",  # classic|new
        "ntokens": 2048               # 上下文长度
    }
)

# 加载已有的FAISS索引库 (必须使用相同嵌入模型创建)
vector_db = FAISS.load_local(
    folder_path="./faiss_nomic",
    embeddings=nomic_embeddings,  # 必须与原索引的嵌入模型一致
    allow_dangerous_deserialization=True  # 安全反序列化开关
)

# 创建检索器配置
retriever = vector_db.as_retriever(
    search_type="mmr",          # mmr: 平衡相关性与多样性
    search_kwargs={
        "k": 5,                  # 返回前5个结果
        "lambda_mult": 0.2,      # MMR调节参数 (0: 纯相关性, 1: 纯多样性)
        #"filter": {              # 元数据过滤 (与原文档架构匹配)
        #    "source": "年度技术报告.pdf"
        #}
    }
)

# 打印向量数据库中的分块信息
print("向量数据库中的分块信息：")
for i, doc in enumerate(vector_db.docstore._dict.values()):
    print(f"分块 {i + 1} 内容：")
    print(doc.page_content)
    print(f"分块 {i + 1} 元数据：{doc.metadata}")
    print("-" * 50)

五. 通过LangServe将LangChain发布为Restful接口

1. 安装依赖：

pip install "langserve[all]"

2. 将使用本地Ollama安装的模型的服务发布为Restful接口

以编写一个主题的笑话为例：

from langchain.llms.base import LLM
from typing import Optional, List, Mapping, Any
import requests
import json
from fastapi import FastAPI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatAnthropic, ChatOpenAI
from langserve import add_routes
from langchain.chains import LLMChain
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI(
    title="LangChain Server",
    version="1.0",
    description="A simple api server using Langchain's Runnable interfaces",
)
class OllamaLLM(LLM):
    model: str = "deepseek-r1:7b"  # 默认模型
    temperature: float = 0.7
    max_tokens: int = 256
    endpoint: str = "http://localhost:11434"  # Ollama API 地址

    def _call(self, prompt: str, stop: Optional[List[str]] = None,run_manager=None) -> str:
        headers = {"Content-Type": "application/json"}
        payload = {
            "model": self.model,
            "prompt": prompt,
            "temperature": self.temperature,
            "max_length": self.max_tokens,
            "stop": stop  # Ollama 支持 stop 参数
        }

        response = requests.post(
            f"{self.endpoint}/api/generate",
            headers=headers,
            json=payload,
            stream=True  # 支持流式响应
        )

        # 处理流式响应（可选，LangChain 支持流式）
        if response.status_code == 200:
            full_response = ""
            for chunk in response.iter_lines():
                if chunk:
                    data = json.loads(chunk.decode())
                    if "response" in data:
                        full_response += data["response"]
                    # 如果支持流式响应并需要回调，可以在这里调用 run_manager
                    if run_manager:
                        run_manager.on_llm_new_token(data["response"])
            return full_response
        else:
            raise Exception(f"Ollama API 错误：{response.status_code}")

    @property
    def _llm_type(self) -> str:
        return "ollama"



ollama_llm = OllamaLLM(model="deepseek-r1:7b", temperature=0.5, max_tokens=500)

# 定义输入模型
class JokeInput(BaseModel):
    topic: str

# 定义提示模板
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["topic"],
    template="请给我讲一个关于 {topic} 的笑话。"
)
#prompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a joke about {topic}")

# 创建 LLMChain 实例
chain = LLMChain(llm=ollama_llm, prompt=prompt)

add_routes(
    app,
    chain,
    path="/joke",
    input_type=JokeInput
)


if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="*", port=8000)

3: 通过LangServe Playground体验：

http://ip:port/joke/playground/

4. 使用curl命令测试Restful接口，注意其中的地址使用/joke/invoke：

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"input": {"topic": "猫"}}' http://localhost:8000/joke/invoke