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設(shè)計用戶交互流程

用戶應(yīng)體驗到無縫的對話過程。以問候開始，捕獲查詢，并提供準確的響應(yīng)。存儲聊天歷史記錄，以便進行上下文感知的回復(fù)。

處理用戶輸入并生成響應(yīng)

捕獲用戶查詢，并使用DeepSeek R1進行處理。以下是簡化的聊天引擎實現(xiàn)：

復(fù)制

from langchain_ollama import ChatOllama

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

復(fù)制

llm_engine = ChatOllama(

    model="deepseek-r1:3b",

    base_url="http://localhost:11434",

    temperature=0.3

)def generate_ai_response(prompt_chain):

    processing_pipeline = prompt_chain | llm_engine | StrOutputParser()

    return processing_pipeline.invoke({})

應(yīng)用程序優(yōu)化

為大型模型提升性能

對于大型模型，通過以下方式優(yōu)化性能：

實現(xiàn)錯誤處理和穩(wěn)健性

通過有效處理錯誤，確保順暢的用戶體驗：

復(fù)制

if user_query:

    try:

        prompt_chain = build_prompt_chain()

        ai_response = generate_ai_response(prompt_chain)

    except Exception as e:

        ai_response = f"Error: {str(e)}"

添加高級功能

通過以下方式增強應(yīng)用：

結(jié)論：部署生成式人工智能應(yīng)用及未來展望

按照這些步驟，你可以構(gòu)建一個由DeepSeek R1驅(qū)動的高效人工智能應(yīng)用。該模型在客戶服務(wù)自動化、教育工具等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

重點內(nèi)容總結(jié)

資源與進一步學習

探索DeepSeek和LangChain的文檔，了解高級技術(shù)。查看GitHub上的完整代碼和設(shè)置。

DeepSeek R1的未來應(yīng)用

生成式人工智能在各個領(lǐng)域具有巨大的潛力。隨著技術(shù)的發(fā)展，嘗試新的應(yīng)用以提升用戶體驗。

祝你編程愉快！

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DeepSeek+ima：打造高效個人知識庫，提升學習與工作效率
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