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ChatDeepSeek

这将帮助您开始使用DeepSeek托管的聊天模型。要查看所有ChatDeepSeek功能和配置的详细文档，请访问API参考。

提示

DeepSeek的模型是开源的，可以在本地运行（例如，在Ollama中）或在其他推理提供商上运行（例如，在Fireworks、Together中）。

概览​

集成细节​

Class包本地序列化JS支持Package downloadsPackage 最新版本
ChatDeepSeeklangchain-deepseek❌beta✅PyPI - DownloadsPyPI - Version

模型特性​

工具调用结构化输出JSON 模式图像输入音频输入视频输入Token级流式传输原生异步Token 使用对数概率
✅✅❌❌❌❌✅✅✅❌
注意

DeepSeek-R1，通过model="deepseek-reasoner"指定，不支持工具调用或结构化输出。这些功能由DeepSeek-V3（通过model="deepseek-chat"指定）支持。

设置​

要访问DeepSeek模型，您需要创建一个DeepSeek账户、获取API密钥，并安装langchain-deepseek集成包。

Credentials​

请访问DeepSeek的API密钥页面注册并生成一个API密钥。完成这些步骤后，请设置DEEPSEEK_API_KEY环境变量：

import getpass
import os

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

要启用对您的模型调用的自动跟踪，请设置您的LangSmith API密钥：

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

安装​

The LangChain DeepSeek 整合存在于 langchain-deepseek 包中:

%pip install -qU langchain-deepseek

Instantiation​

现在我们就可以实例化我们的模型对象并生成聊天完成内容:

from langchain_deepseek import ChatDeepSeek

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

Invocation​

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

链式调用​

我们可以通过以下方式将模型与提示模板进行链接：

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 参考​

要详细了解所有ChatDeepSeek功能和配置，请参阅API 参考文档。