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使用DeepSeek R1、LangChain和Ollama构建端到端生成式人工智能应用
2025/03/07
本文介绍了如何使用DeepSeek R1、LangChain和Ollama构建一个端到端的生成式人工智能应用。首先,需要搭建开发环境,安装Ollama并选择合适的DeepSeek R1模型。接着,通过LangChain将DeepSeek R1与外部数据源连接,并构建提示链以实现上下文感知的交互。然后,利用Streamlit创建用户友好的界面,设计流畅的用户交互流程,并实现用户输入处理和响应生成。此外,文章还提供了优化应用程序性能的方法,如使用高性能硬件、多线程处理以及添加语音识别、多语言支持等高级功能。最后,强调了DeepSeek R1在多个领域的应用潜力,并鼓励开发者尝试新的应用场景。

使用LangChain和LangGraph大幅提升RAG效果
【日积月累】
一、简介 LangGraph是LangChain、LangServe和LangSmith系列的最新成员,旨在使用LLM构建生成式人工智能应用程序。请记住,所有这些都是独立的包,必须单独进行pip安装。 在深入学习LangGrap...
2025/03/03

如何使用 DeepSeek-R1、LangChain和 Ollama 搭建隐私优先的RAG系统
【日积月累】
我立即下载并使用了这套代码,它基于DeepSeek-R1、LangChain 和 Ollama 搭建了一个隐私优先的检索增强生成(RAG)系统的文章。
2025/03/03
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