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Langchain的提示模板（Prompt Template）是其強大功能之一。通過提示模板，開發者可以更靈活地構建和格式化請求，以便更好地與LLM交互。
from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt = PromptTemplate.from_template("做{product}的公司的好名字應該是？")
prompt.format(product="寵物食品")以上代碼展示了如何創建一個簡單的提示模板，并格式化請求數據。通過這種方式，開發者可以快速生成符合特定需求的請求。
Langchain支持代理人（Agent）和工具（Tool）的概念，使開發者能夠構建復雜的任務鏈。代理人可以被視為在特定任務中扮演的角色，它們可以使用各種工具來完成任務。
from langchain.agents import initialize_agent, load_tools
tool = load_tools(["llm-math"], llm=chat_model)
agent = initialize_agent(
tools=tool, llm=chat_model, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True
)
agent.run("5的3.5次方是多少?")在這個示例中，我們加載了一個數學工具，并初始化了一個代理人來執行計算任務。
除了通過API調用DeepSeek，開發者還可以選擇在本地部署它。這樣可以提高數據隱私和控制。
要在本地運行DeepSeek，需要安裝相關的依賴項和模型文件。通常，這需要一定的技術背景和硬件資源。
pip install langchain==0.0.292通過自定義LLM類，開發者可以更靈活地控制DeepSeek的調用過程。
from langchain.llms.base import LLM
class DeepSeek_LLM(LLM):
# 類初始化和調用實現
pass通過結合使用Langchain的各種功能，開發者可以創建復雜而智能的應用。這些應用可以處理多種自然語言任務，并提供高質量的用戶體驗。
Langchain的對話鏈（Conversation Chain）和自定義模塊允許開發者創建更具交互性和靈活性的應用。
from langchain.chains import ConversationChain
conversation = ConversationChain(llm=chat_model, verbose=True)
conversation.run("hello")結合Langchain和DeepSeek，開發者可以創建更智能、更高效的應用。隨著技術的發展，Langchain和DeepSeek將繼續擴展其功能，為開發者提供更多的可能性。
Langchain是一個用于簡化與大型語言模型交互的框架。它提供標準化的接口和工具，幫助開發者更輕松地集成和使用LLM。
您可以在DeepSeek的官方網站上注冊并登錄，然后按照指示獲取API密鑰。
提示模板允許開發者構建和格式化請求，以便更好地與LLM交互。這可以通過定義模板和格式化數據來實現。
本地部署DeepSeek可以提高數據隱私和控制，并允許開發者對模型進行更深層次的定制和優化。
Langchain支持對話管理、代理人、工具集成等功能，使開發者能夠創建多功能和智能的應用。
