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設(shè)計(jì)用戶交互流程

用戶應(yīng)體驗(yàn)到無(wú)縫的對(duì)話過(guò)程。以問(wèn)候開(kāi)始，捕獲查詢(xún)，并提供準(zhǔn)確的響應(yīng)。存儲(chǔ)聊天歷史記錄，以便進(jìn)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(xún)，并使用DeepSeek R1進(jìn)行處理。以下是簡(jiǎn)化的聊天引擎實(shí)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(duì)于大型模型，通過(guò)以下方式優(yōu)化性能：

實(shí)現(xiàn)錯(cuò)誤處理和穩(wěn)健性

通過(guò)有效處理錯(cuò)誤，確保順暢的用戶體驗(yàn)：

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(jí)功能

通過(guò)以下方式增強(qiáng)應(yīng)用：

結(jié)論：部署生成式人工智能應(yīng)用及未來(lái)展望

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

重點(diǎn)內(nèi)容總結(jié)

資源與進(jìn)一步學(xué)習(xí)

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

DeepSeek R1的未來(lái)應(yīng)用

生成式人工智能在各個(gè)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(yàn)。

祝你編程愉快！

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一文搞懂在 HTTP 如何 one-api 調(diào)用，實(shí)操指南來(lái)襲！

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DeepSeek+ima：打造高效個(gè)人知識(shí)庫(kù)，提升學(xué)習(xí)與工作效率
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