În framework-ul LangChain, DeepSeek se integrează nativ prin clasa ChatOpenAI, specificând parametrul openai_api_base și cheia aferentă:
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
llm = ChatOpenAI(
model="deepseek-chat",
openai_api_key="DEEPSEEK_API_KEY",
openai_api_base="https://api.deepseek.com",
temperature=0.2
)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "Ești un asistent specializat în securitate cibernetică."),
("user", "{intrebare}")
])
chain = prompt | llm | StrOutputParser()
rezultat = chain.invoke({"intrebare": "Cum protejez o aplicație Nginx de atacuri DDoS?"})
print(rezultat)Această abordare permite comutarea instantanee a modelelor existente în proiectele LangChain către DeepSeek cu o reducere masivă de costuri.
Întrebări & Exemple practice:
Integrarea DeepSeek cu ChatOpenAI în Lanțurile LangChainAi o întrebare despre Integrarea DeepSeek cu ChatOpenAI în Lanțurile LangChain sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.