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使用langchain 和 deepseek 实现 agent实战项目

时间: 2025-03-06 08:47:25 浏览: 194

### 使用LangChain和DeepSeek构建代理的教程为了创建基于LangChain和DeepSeek框架的代理，理解这些工具的功能及其集成方式至关重要。 LangChain是一个用于开发对话应用的强大库，它提供了丰富的功能来处理自然语言理解和生成的任务。通过定义特定领域内的意图识别模型以及响应模板，可以有效地增强应用程序的人机交互能力[^1]。而DeepSeek则专注于提供高效的搜索解决方案，在大规模数据集上执行复杂的查询操作。当两者结合起来时，能够打造出具备高级检索能力和智能化交流特性的虚拟助手或聊天机器人系统。下面给出一段简单的Python代码片段作为概念验证示例： ```python from langchain import LangChain import deepseek as ds class CustomAgent: def __init__(self): self.lang_model = LangChain() self.search_engine = ds.SearchEngine() def process_input(self, user_query): parsed_intent = self.lang_model.parse(user_query) if 'search' in parsed_intent['intent']: results = self.search_engine.query(parsed_intent['query']) response = f"Here are some relevant documents I found:\n{results}" else: response = self.lang_model.generate_response(parsed_intent) return response ``` 此段代码展示了如何初始化一个自定义代理类`CustomAgent`，该类利用了来自LangChain的语言解析器来进行输入分析，并借助于DeepSeek搜索引擎获取信息资源。根据用户的请求内容决定是返回搜索结果还是生成回复消息。

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