LangChain调用DeepSeek入门示例

本文作为LangChain的Hello World入门示例，简要介绍如何使用Python开发一个简易程序，通过LangChain开源组件调用DeepSeek大模型实现对话功能。

1. 安装 Python 环境和开发工具

• 选择合适的 Python 版本：确保安装了 Python 3.12.9 或更高版本。
  • Python 官方下载页面
  • 安装时记得勾选“Add Python to PATH”选项以便在命令行中使用 python 和 pip 命令。
• 安装 IntelliJ IDEA：
  • 下载并安装最新版 IntelliJ IDEA 社区版或专业版（根据个人需求）。
  • 如果需要支持 Python 开发，还需安装 Python 插件。
  • 或者使用vs code的其它开发工具也可以

2. 使用 IntelliJ IDEA 新建一个 Python 工程

• 打开 IntelliJ IDEA 并创建一个新的项目。
  • 选择 Python Interpreter：可以使用已有的 Python 解释器或创建新的虚拟环境。
  • 设置项目名称、位置等信息。

3. 安装依赖包

• 激活虚拟环境
  • 在终端中导航至项目目录，并通过以下命令创建虚拟环境：
  • 如果是通过IDEA工具创建的Python工程，默认会创建一个venv虚拟环境，无需再手动创建。

python -m venv venv

- 激活虚拟环境：

Windows:

.\venv\Scripts\activate

Linux/macOS:

source venv/bin/activate

• 安装 langchain-deepseek 包
  • 在激活的虚拟环境中执行以下命令来安装最新的 langchain-deepseek 包：

pip install -U langchain-deepseek

会自动下载相关依赖包，如 openai 等。

4. 创建并编写 Python 脚本

• 新建 Python 文件
  • 在 IntelliJ IDEA 中右键点击项目文件夹，选择 New -> Python File，命名为 deepseek_chat.py。
• 输入代码示例

from langchain_deepseek import ChatDeepSeek

# 初始化 ChatDeepSeek 实例
llm = ChatDeepSeek(
    model="deepseek-chat",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    api_key="sk-e508ba61639640848060a1a2c1ee7b17",  # 注意：这里的 API Key 应该是您自己的密钥
)

# 定义对话消息
messages = [
    ("system", "你是讲故事高手，给用户讲一些有趣幽默的小故事，输出字数不超过50个字"),
    ("human", "我是初中生，给我讲一个故事"),
]

# 流式输出故事内容
for chunk in llm.stream(messages):
    print(chunk.text(), end="")

注意事项：

• 替换 api_key 的值为从 DeepSeek 官方申请的真实 API 密钥。
• 可以考虑将 API 密钥存储在环境变量中，而不是直接硬编码在代码里，以增加安全性。

5. 运行脚本并验证结果

• 运行 Python 文件
  • 在 IntelliJ IDEA 中，可以通过右键点击 .py 文件并选择 Run 来执行脚本。
  • 如果一切配置正确，应该能看到类似打字机风格的流式输出，显示由 DeepSeek 大模型生成的故事文本。
• 调试与错误处理
  • 如果遇到任何问题，请检查控制台输出的错误信息，并对照官方文档进行排查。
  • 常见问题包括 API 密钥错误、网络连接问题或依赖库版本不兼容等。