python开发Deepseek应用类似LANGCHAIN的框架还有什么
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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基于LangChain框架集成DeepSeek大语言模型API的Python示例项目_该项目详细展示了如何通过LangChain标准化接口高效调用DeepSeek系列模型特别是De.zip
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在 Azure AI Foundry 中使用 Python SDK 与 LangChain 调用 DeepSeek R1 推理模型的演示笔记本
资源下载链接为： https://pan.xunlei.com/s/VOYpU9v69PgZsRofkjwKcA5_A1?pwd=cgs6 DeepSeek R1是一款专注于推理与代码生成的大型语言模型（LLM），具备处理扩展交互的大上下文窗口。本仓库提供代码示例，展示其在Azure AI Foundry中如何与Azure AI Python SDK、LangChain配合使用。
使用 Python + LangChain + Vue3 构建 LLM 聊天应用
demo源码
【智能招聘系统】基于RPA+AI的招聘流程自动化架构设计：融合Python/LangChain/DeepSeek/Chroma的岗位匹配与候选人交互系统
内容概要：本文详细阐述了智能招聘Boss平台的系统架构设计，基于实在智能设计器、Python、LangChain、DeepSeek和Chroma构建自动化招聘解决方案。系统采用“四层一引擎”架构，涵盖交互层、业务流程层、AI引擎层和数据层，实现岗位发布、候选人沟通、面试预约与反馈等全流程自动化。通过状态识别、动态Prompt组装、知识检索增强与结构化回复生成，提升AI对话的准确性与可控性，确保招聘流程高效闭环。; 适合人群：具备一定Python编程基础和AI应用理解能力的技术人员、RPA开发者、AI产品经理及招聘系统设计相关人员；适合从事智能化人力资源系统研发的1-3年经验工程师。; 使用场景及目标：① 实现Boss直聘平台上的自动岗位发布与候选人互动；② 基于意图识别与状态机驱动的智能对话调度；③ 利用向量数据库与大模型提升回复质量与知识一致性；④ 构建可审计、可追溯、低风险的AI招聘流程。; 阅读建议：建议结合Chroma、LangChain与DeepSeek的实际部署环境进行实践，重点关注Prompt动态组装、上下文压缩与风控机制的设计逻辑，并配合业务流程图调试各模块协同效果。
基于Python + LangChain + Chroma开发的AI RAG 法律文档问答系统，支持输入法规条文、上传 PDF/Word 文档入库，基于检索增强生成实现精准的法律问题问答（源码+文档）
基于Python + LangChain + Chroma开发的AI RAG 法律文档问答系统，支持输入法规条文、上传 PDF/Word 文档入库，基于检索增强生成实现精准的法律问题问答（源码+文档） 功能概览 1. 爬取法律文档：从国家法律法规数据库抓取条文并写入向量库 2. 上传 PDF/Word：本地文件 → 切片 → 生成 Embedding → 存入 Chroma 3. 检索 TopK：根据问题检索最相关的条文片段 4. 大模型回答：基于检索结果由 LLM 生成答案（RAG） 环境要求 - Python 3.10+ - 建议使用虚拟环境 .venv 安装步骤 1. 创建并激活虚拟环境（在项目根目录执行，.venv 需自行创建）： Windows (PowerShell): python -m venv .venv .venv\Scripts\Activate.ps1 Windows (CMD): python -m venv .venv .venv\Scripts\activate.bat Linux / macOS: python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate 2. 安装依赖： pip install -r requirements.txt 首次运行会下载 Embedding 模型（all-MiniLM-L6-v2），可能较慢。若出现 SSL/连接 Hugging Face 失败，可在 .env 中设置 EMBEDDING_LOCAL_FILES_ONLY=1 并确保模型已 缓存，或使用镜像：HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python代码最简单的skill
20行代码实现调用大模型的skill例子
LangChain集成DeepSeek实现MCP调用[源码]
本文详细介绍了如何通过LangChain框架实现Model Context Protocol（MCP）调用，并集成DeepSeek大模型完成整个流程。MCP是一种标准化协议，类似于通用接口，使AI模型能够轻松连接外部数据源和工具，解决数据孤岛问题。文章首先解释了MCP的定义、架构及其重要性，随后提供了实现MCP调用的具体步骤，包括Python环境的准备、依赖包的安装、MCP Server和Client的开发，以及最终的运行测试。通过一个简单的算术计算器示例，展示了如何利用MCP协议进行AI模型与外部工具的交互，并提供了完整的Python代码示例。
langchain如何使用deepseek.txt
langchain如何使用deepseek
deepseek和langchain一起用于实现RAG
资源下载链接为： https://pan.xunlei.com/s/VOYxOQQb09DCAEz6_tvp-2k0A1?pwd=rjms 要使用 langchain_deepseek 实现 RAG，需按以下步骤操作（适用于 Python 3.11）：
本教程将带您从零开始搭建一个智能问答助手，使用LangChain框架和OpenAI 与 DeepSeek语言模型实现自然语言交互 适合AI入门开发者和对NLP应用感兴趣的读者学习
本教程将带您从零开始搭建一个智能问答助手，使用LangChain框架和OpenAI与 DeepSeek语言模型实现自然语言交互。适合AI入门开发者和对NLP应用感兴趣的读者学习
基于 DeepSeek + LangChain 的本地知识库问答系统，完全离线运行
支持 PDF、Word、TXT、Markdown 格式 使用 DeepSeek 本地大模型 向量数据库存储（Chroma） 完全离线，数据隐私保障 支持增量更新知识库
LangChain多MCP调用实现[项目代码]
本文详细介绍了如何利用LangChain和DeepSeek实现多个MCP（Model Context Protocol）服务的调用。首先，文章回顾了之前关于自定义MCP Server的开发，并在此基础上进一步深化，展示了如何创建两个不同的MCP Server：一个用于算术计算，另一个用于天气预报。接着，文章详细说明了如何通过LangGraph的预定义代理模板和DeepSeek大模型来实现MCP Client的调用流程，并提供了完整的Python代码示例。此外，文章还解释了MCP的基本概念和架构，包括MCP Host、MCP Client和MCP Server的作用，以及如何通过标准化接口实现AI应用与外部数据源的统一交互。最后，文章提供了运行测试的步骤和在线体验平台的链接，帮助读者更好地理解和实践这一技术。
LangChain × DeepSeek 多步 Agent 教程[项目源码]
本文详细介绍了如何利用 LangChain 和 DeepSeek 构建多步 Agent，解决原生 API 在多步流程中的状态管理、条件路由和容错恢复等问题。文章从认知地基、环境搭建、推理管道、工具绑定、LangGraph ReAct Agent 实现、流式输出与可观测性、实战案例等多个方面进行了深入讲解，并提供了完整的代码示例和调试过程。核心思想是将推理与执行分离，状态显式管理，并强调可观测性的重要性。最终产出一个完整可运行的技术调研 Agent，能够搜索真实网络、执行代码验证、生成 Markdown 报告。
DeepSeek使用指南[项目源码]
本文是一份全面的《DeepSeek终极使用指南合集》，详细介绍了国产大模型DeepSeek的技术背景、核心优势及多种使用方法。DeepSeek凭借其卓越的性能、开源精神和本地部署能力，成为中文开发者社区的新星。指南涵盖了从快速上手（Web端、API、桌面客户端）到本地部署（CPU/GPU方案）、开发集成（Python SDK、LangChain、RAG构建）以及高级技巧（Prompt工程、模型对比）等内容。此外，还探讨了企业级应用的私有化部署与安全合规，并展望了DeepSeek 3.0的多模态未来。无论你是AI新手还是资深工程师，本指南都提供了实用且可落地的技术路径。
LangChain核心功能指南[源码]
本文详细介绍了LangChain框架的核心功能模块，包括模型调用、Prompt模板使用以及输出解析器的应用。通过实际代码示例，展示了如何从环境搭建到模型交互的完整流程。文章首先介绍了LangChain的环境配置和模型初始化，随后通过基础示例演示了直接调用模型和处理多行输入的方法。接着，深入讲解了Prompt模板的创建和使用，以及如何通过动态变量插值生成特定场景的Prompt。最后，文章详细介绍了输出解析器的高级用法，包括如何定义解析规则和将模型输出转换为结构化数据。这些内容为开发者提供了高效与大型语言模型交互的实用指南，适用于文本生成、智能问答、信息提取等多种应用场景。
微信+DeepSeek打造智能助手[可运行源码]
本文介绍了如何通过微信和DeepSeek结合，快速打造本地智能助手的方法。首先，用户需要在微信中搜索并打开ima小程序，上传本地文件构建知识库。接着，选择DeepSeek模型进行提问，系统会根据上传的文件内容生成相关回答。此外，文章还强调了大模型技术的重要性，包括其高薪就业前景、行业重构潜力以及零门槛学习优势。作者还提供了一套全面的大模型学习教程，涵盖基础、进阶和实战三个部分，帮助读者系统掌握大模型技术。教程包括Python入门、AI环境搭建、提示词工程、RAG、Agent、Langchain等内容，并附有实战项目和福利资料。
LangChain 的使用教程
openai 文档部分：（推荐阅读顺序） Text2Vec部署：在本地部署 Text2Vec-Chinese 模型并测试文本向量化 ChatGLM部署：在本地部署 ChatGLM-6b 模型并测试问答 LangChain入门+部署：使用 LangChain 对 PDF 文档进行提取、检索、问答，搭配 OpenAI 模型或本地模型两种方式 LangChain进阶（持续更新）：LangChain 相关知识和概念的说明，文档加载，ChatGLM 使用，自定义 Prompt 替换等
ai-agent-imooc925-deepseek实战应用资源
AI Agent01 // Langchain+CrewAI+DeepSeekAgentAgent https://coding.imooc.com/class/925.html
AI智能体实战开发教程[项目代码]
《AI智能体实战开发教程（从 0 到企业级项目）》是一门全面完工的企业级AI智能体全栈实战课程，包含62个章节，涵盖Python、Flask、LangChain等现代化开发框架，以及DeepSeek-V3、BAAI/bge-m3等顶级大模型实战。课程亮点包括企业级实战项目、前沿技术全覆盖、生产级监控体系和完整的AI智能体架构。适合程序员、全栈开发者、技术团队负责人等不同人群学习。课程分为基础奠基、核心开发和运维部署三个阶段，帮助学员快速掌握AI智能体开发技能。国庆期间报名可享受首发优惠，抓住AI智能体学习的最佳时机。
ocker+Ollama+LangChain：从零搭建企业级“隐私优先”本地 RAG 知识库的代码示例
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