Langchain简单快速上手（一）——如何安装与调用deepseek写出第一份实例

@

目录

• 一、Langchain的简单介绍
• 二、Langchain安装
• 三、Langchain简单上手
  • (1) 申请API与环境变量配置
  • (2) 编写代码
• 结语

一、Langchain的简单介绍

Langchain是一种的大语言模型(LLM)应⽤开发的核⼼框架 。其目的是提供构建复杂 LLM 应⽤所需的全套⼯具。
Langchain通过链式的方式整合各个方法组件来构建出功能丰富的大语言模型应用。其能有效解决LLM应用中prompt规范不一、幻觉、不同LLM使用接口不同和非结构化输出等问题。

二、Langchain安装

要使用langchain我们首先要安装相应的包。

pip install langchain
pip install langchain-core
pip install langsmith

除此之外LangChain 的大部分价值来自于将各种能力所进行的集成，因此我们使用langchain还要安装其Integrations集成包，关于langchain集成包参照此处。
因为本文要使用OpenAI或Deepseek的模型集成包，所以我们这里主要安装OpenAI和Deepseek两个包。

pip install langchain-openai
pip install langchain-deepseek

安装完毕后即可使用langchain。

三、Langchain简单上手

接下来我们开始写一份简单使用Langchain代码，体验一下其链式组合组件的能力。本篇主要通过以调用API的方式来调用LLM，所以以deepseek的API为例进行讲解。

(1) 申请API与环境变量配置

对于没有申请过API的读者，首先打开Deepseek开放平台，在API keys处点击创建 API Key ，便能申请到自己的API，将自己的API复制下来并妥善保存。在使用自己的API前记得阅读官方的API文档，以及确保自己的账户有足够的余额。

而我们才用配置环境变量的方式来对自己的API进行保存。
首先打开自己的系统属性（windows）点击环境变量。

再在系统变量处点击新建，在新建系统变量处将复制好的KPI粘贴到变量值，变量名可自己取，这里一般为DEEPSEEK_API_KEY.

填好后确定与确定，便成功配置好了关于API的系统变量。

(2) 编写代码

from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnableSequence

# 1. 定义模型
model = ChatDeepSeek(model = "deepseek-v4-flash")

# 2. 定义消息
#    用户消息 HumanMessage
#    系统消息 SystemMessage  通常作为第一条消息传入
#    AI消息 AIMessage
messages = [
    SystemMessage(content="请补全一段故事，100字以内"),
    HumanMessage(content="薛定谔的猫"),
]

# 3. 调用大模型
# result = model.invoke(messages)
# print(result)  # 打印内容

# 4. 输出解析器
parser = StrOutputParser()
# print(parser.invoke(result))

# 5. 定义链并调用
# 以下为三种链式调用方式
chain = model | parser
# chain = RunnableSequence(first=model,last=parser)
# chain = model.pipe(parser)

print(chain.invoke(messages))

运行效果：

在以上代码中通过langchain的Runnable接口，langchain成功将model, messages, parser 三个组件通过链式的方式组合在一起使用。

结语

我们成功简单了解了Langchain并成功用其写出第一份代码。这就是本期的内容了，如果喜欢我的内容，请点赞、收藏加关注，多多支持我这个编程小白啊，以及欢迎各位在评论区讨论交流，并指出我的不足，谢谢大家。