langgraph如何配置deepseek或gemini的API环境。
时间: 2025-06-26 20:14:15 浏览: 18
LangGraph 是一个用于构建语言模型驱动的知识图谱应用的工具框架,而 DeepSeek 和 Gemini 则分别是不同的大语言模型及其对应的 API 接口服务。如果你想通过 LangGraph 配置并集成 DeepSeek 或 Gemini 的 API 环境,可以参考以下步骤:
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### **1. 准备工作**
首先需要确保已经获取到目标服务商提供的 API 密钥以及相关文档链接。
- 对于 **DeepSeek**:访问官网注册账号,并申请专属的 `DEEPSEEK_API_KEY`。
- 对于 **Gemini**:同样前往 Google Cloud 平台创建项目、启用 Gemini 模型支持,生成相应的凭据文件或令牌。
此外,还需确认本地机器满足运行依赖的基本条件如 Python 版本 (>=3.8) 及其他必要的库安装完成状态等。
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### **2. 安装必要依赖项**
利用 pip 工具下载所需软件包:
```bash
pip install langchain deepseek-generate google-generativeai requests # 具体命令视实际需求调整
```
> 注释:这里列举了一些可能需要用到的核心模块;其中包含但不限于连接各类LLMs所需的客户端SDKs。
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### **3. 编写配置脚本**
根据官方说明构造正确的请求头格式传递认证信息给远程服务器端点处理任务。下面给出一段示范代码片段帮助理解整个流程操作逻辑:
#### 示例 - 使用DeepSeek LLM:
```python
import os
from langchain.llms import DeepSpeedInference
# 设置环境变量存储敏感数据避免硬编码暴露风险
os.environ["DS_ACCESS_TOKEN"] = "your_deepseek_api_key_here"
llm_ds = DeepSpeedInference(model_id="deepseek/xl", temperature=0.7)
response = llm_ds("Tell me about artificial intelligence.")
print(response)
```
#### 示例 - 调用Google Gemini Pro:
```python
from google.generativeai import get_default_model, generate_text
client_gg = get_default_model()
output = client_gg.generate_text(
prompt='Explain the significance of quantum computing.',
max_output_tokens=500,
temperature=.6,
).text
print(output)
```
上述两个例子展示了如何分别加载来自不同提供商的语言模型实例并且发送简单的文本查询获得回应结果的过程。
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### **4. 测试与优化性能**
最后一步就是反复试验验证各项设置是否准确无误同时考虑加入缓存机制减少不必要的开支成本提高响应效率等等措施进一步完善系统架构设计。
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### **总结**
综上所述我们简要介绍了怎样基于 LangGraph 来接入类似 DeepSeek/Gemini 这样的外部第三方服务平台所提供的高级别自然语言处理能力解决方案思路仅供参考学习交流之目的!
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