ChatDeepSeek

這將幫助您開始使用 DeepSeek 託管的聊天模型。 有關所有 ChatDeepSeek 功能和配置的詳細文檔，請參閱 API 參考文檔。

提示

DeepSeek 的模型是開源的，也可以在本地運行（例如在 Ollama 中）或在其他推理供應商（例如 Fireworks、Together）上運行。

概述

整合詳情

類別	套件	本地	可序列化	JS 支援	套件下載次數	最新套件版本
ChatDeepSeek	langchain-deepseek	❌	beta	✅

模型功能

工具呼叫	結構化輸出	JSON 模式	圖像輸入	音訊輸入	影片輸入	Token 級別串流	原生非同步	Token 使用量	Logprobs
✅	✅	❌	❌	❌	❌	✅	✅	✅	❌

注意

DeepSeek-R1（通過 model="deepseek-reasoner" 指定）不支持工具呼叫或結構化輸出。 DeepSeek-V3（通過 model="deepseek-chat" 指定）支持這些功能。

設定

要訪問 DeepSeek 模型，您需要創建一個 DeepSeek 帳戶，獲取 API 密鑰，並安裝 langchain-deepseek 整合套件。

憑證

前往 DeepSeek 的 API 金鑰頁面 註冊 DeepSeek 並生成 API 金鑰。 完成後，設定 DEEPSEEK_API_KEY 環境變數

import getpass
import os

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

如果您想自動追蹤模型調用，您還可以通過取消註釋下方內容來設定您的 LangSmith API 金鑰

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

安裝

LangChain DeepSeek 整合位於 langchain-deepseek 套件中

%pip install -qU langchain-deepseek

實例化

現在我們可以實例化我們的模型對象並生成聊天完成

from langchain_deepseek import ChatDeepSeek

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

API 參考文檔：ChatDeepSeek

調用

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

鏈接

我們可以像這樣使用提示模板鏈接我們的模型

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate(
    [
        (
            "system",
            "You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}.",
        ),
        ("human", "{input}"),
    ]
)

chain = prompt | llm
chain.invoke(
    {
        "input_language": "English",
        "output_language": "German",
        "input": "I love programming.",
    }
)

API 參考文檔：ChatPromptTemplate

API 參考文檔

有關所有 ChatDeepSeek 功能和配置的詳細文檔，請參閱 API 參考文檔。

相關

• 聊天模型概念指南
• 聊天模型操作指南