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LangChain安装使用

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tongjinqi 发表于 3 天前 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
作者:CSDN博客
  1. python --version
复制代码
至少要3.10以上,我升级了一下python到了3.13版本
安装langchain和deepseek
  1. pip install langchain
复制代码
  1. pip install langchain-deepseek
复制代码
  1. pip install openai
复制代码
安装会遇到的问题

超时报错,给出URL需要自己下载
LangChain安装使用-1.png


拿到URL下载后,需要放在当前目录中,然后执行命令
pip install openai-2.7.2-py3-none-any.whl
安装后之后,再继续进行pip install -U langchain-deepseek
确认已经安装成功
  1. pip list
复制代码
可以看到列表里已经可以看到langchain
LangChain安装使用-2.png


调用langchain
  1. from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
  2. llm = ChatDeepSeek(
  3. model="deepseek-chat",
  4. temperature=0,
  5. max_tokens=None,
  6. timeout=None,
  7. max_retries=2,
  8. api_key="sk-******",
  9. )
  10. messages = [
  11. ("system", "你是一个有创意的助手,擅长根据用户问题提供有趣且相关的内容。输出内容长度不超过100个字。"),
  12. ("human", "今天北京天气怎么样?"),
  13. ]
  14. for chunk in llm.stream(messages):
  15.     print(chunk)
复制代码
官网用例
  1. # Please install OpenAI SDK first: `pip3 install openai`
  2. import os
  3. from openai import OpenAI
  4. client = OpenAI(
  5.     api_key='sk-*********1',
  6.     base_url="https://api.deepseek.com")
  7. response = client.chat.completions.create(
  8.     model="deepseek-chat",
  9.     messages=[
  10.         {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
  11.         {"role": "user", "content": "Hello"},
  12.     ],
  13.     max_tokens=100,
  14.     stream=False
  15. )
  16. print(response.choices[0].message.content)
复制代码
这里要注意一下,在vs code上直接启动有可能会调用系统默认的python(因为我是安的anaconda),导致python用错了
LangChain安装使用-3.png


可以看到这里python版本都不对,用了默认usr的python,所以找不到我安的langchain的库。
VS Code切换python解释器版本

右下角切换
LangChain安装使用-4.png


DeepSeek需要充值

LangChain安装使用-5.png


402这个错误,就是该充钱了。
可以参看DeepSeek的API错误码
错误码 | DeepSeek API Docs
执行效果

LangChain安装使用-6.png


请求参数分析
deepseek role角色有四个,system,user,assistant,tool
LangChain安装使用-7.png



  • system:系统消息主要用于设定对话的背景或上下文。这可以帮助模型理解它在对话中的角色和任务。例如,你可以通过系统消息来设定一个场景,让模型知道它是在扮演一个医生、律师或者一个知识丰富的 AI 助手。系统消息通常在对话开始时给出。
  • user:用户消息是从用户或人类角色发出的。它们通常包含了用户想要模型回答或完成的请求。用户消息可以是一个问题、一段话,或者任何其他用户希望模型响应的内容。
  • assistant:助手消息是模型的回复。例如,在你使用 API 发送多轮对话中新的对话请求时,可以通过助手消息提供先前对话的上下文。然而,请注意在对话的最后一条消息应始终为用户消息,因为模型总是要回应最后这条用户消息。
返回结果对象构造

LangChain安装使用-8.png


LangChain安装使用-9.png


choices 字段是一个列表,因为在某些情况下,你可以要求模型生成多个可能的输出。每个选择都是一个字典,其中包含以下字段:
deepseek和openai返回结果是一致的
配置python环境变量
  1. export DEEPSEEK_API_KEY=123456789
复制代码
原文地址:https://blog.csdn.net/qq_28600087/article/details/156727037
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