ChatDeepSeek 集成 - 以编程方式使用文档

这将帮助您开始使用 DeepSeek 的托管聊天模型.

概述

集成详情

Class	Package	Serializable	JS 支持	Downloads	Version
`ChatDeepSeek`	`langchain-deepseek`	beta	✅	!PyPI - 下载量	!PyPI - 版本

模型特性

工具调用	结构化输出	图像输入	Audio input	Video input	Token 级流式输出	原生异步	Token 使用量	对数概率
✅	✅	❌	❌	❌	✅	✅	✅	❌

设置

To access DeepSeek models you'll need to create a/an DeepSeek account, get an API key, and install the langchain-deepseek 集成包。

凭证

前往 DeepSeek 的 API Key 页面注册 DeepSeek 并生成 API key。完成后设置 DEEPSEEK_API_KEY 环境变量：

if not os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"):
    os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your DeepSeek API key: ")

要启用模型调用的自动追踪，请设置您的 LangSmith API key：

os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")

安装

LangChain DeepSeek 集成位于 langchain-deepseek package:

pip install -qU langchain-deepseek

实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全：

from langchain_deepseek import ChatDeepSeek

llm = ChatDeepSeek(
    model="deepseek-chat",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    # other params...
)

调用

messages = [
    (
        "system",
        "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
    ),
    ("human", "I love programming."),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
ai_msg.content

API 参考

有关所有 ChatDeepSeek 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考.