什么是 API Key 密鑰以及如何使用它們？
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用戶應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。存儲聊天歷史記錄，以便進行上下文感知的回復。
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：
復制
from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser復制
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({})對于大型模型，通過以下方式優化性能：
通過有效處理錯誤，確保順暢的用戶體驗：
復制
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)}"通過以下方式增強應用：
按照這些步驟，你可以構建一個由DeepSeek R1驅動的高效人工智能應用。該模型在客戶服務自動化、教育工具等領域具有廣闊的應用前景。
探索DeepSeek和LangChain的文檔，了解高級技術。查看GitHub上的完整代碼和設置。
生成式人工智能在各個領域具有巨大的潛力。隨著技術的發展，嘗試新的應用以提升用戶體驗。
祝你編程愉快！
