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langchain调用deepseek离线模型

时间: 2025-03-01 19:50:29 浏览: 105

### 使用 LangChain 调用 DeepSeek 离线模型为了实现这一目标，首先需要安装必要的库并配置环境。确保环境中已安装 `langchain` 和其他依赖项。 #### 安装所需库 ```bash pip install langchain deepseek_offline_model ``` #### 配置 LangChain 并加载 DeepSeek 模型通过 LangChain 加载和使用 DeepSeek 离线模型涉及几个关键步骤： 1. 初始化 LangChain 实例； 2. 设置 DeepSeek 模型路径； 3. 创建索引并向量化数据集； 4. 执行查询操作。以下是具体代码示例： ```python from langchain import LangChain import deepseek_offline_model as dsm # 初始化 LangChain 对象 lc = LangChain() # 设定 DeepSeek 模型文件位置 model_path = './models/deepseek' # 加载 DeepSeek 离线模型实例 deepseek_model = dsm.load(model_path) # 将 DeepSeek 模型集成到 LangChain 中 lc.add_model('deepseek', deepseek_model) # 向量化文档集合 (假设已有预处理后的文本列表 docs) docs_vectors = lc.vectorize_documents(docs, model='deepseek') # 构建索引结构以便快速检索相似度高的条目 index_structure = lc.build_index(docs_vectors) # 查询最接近给定问题的相关文档片段 query_result = lc.query(index_structure, "请问如何解决这个问题?") print(query_result) ``` 上述过程展示了如何利用 LangChain 进行 DeepSeek 离线版本的初始化、加载以及执行简单的问答任务[^1]。

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