# Lang_chain

**Repository Path**: qxd-space/lang_chain

## Basic Information

- **Project Name**: Lang_chain
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-19
- **Last Updated**: 2026-05-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# langchain-deepseek

基于 [LangChain.js](https://js.langchain.com/) 的 TypeScript 学习与示例项目，演示如何将 **DeepSeek** 大模型接入 LangChain 生态，并覆盖提示词模板、LCEL 链式编排、文档加载等常用能力。

## 功能概览

| 模块 | 说明 |
|------|------|
| **模型接入** | DeepSeek Chat（V3）、Reasoner（R1 推理）、FIM 补全 |
| **提示词** | `PromptTemplate`、少样本、多轮对话、占位符、管道组合 |
| **LCEL** | `pipe` 链、`RunnableLambda` / `Parallel` / `Passthrough` / `Sequence` |
| **文档加载** | 本地 TXT/PDF、目录批量、网页 Cheerio 抓取与文本切分 |

## 技术栈

- **运行时**：Node.js（ES Module）
- **语言**：TypeScript 6
- **包管理**：pnpm
- **核心依赖**：`@langchain/core`、`@langchain/openai`、`@langchain/classic`、`@langchain/community`

## 环境要求

- Node.js 18+
- [pnpm](https://pnpm.io/)（推荐）或 npm
- [DeepSeek API Key](https://platform.deepseek.com/)

## 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
pnpm install
```

### 2. 配置 API Key

在项目根目录创建 `deepseekConfig.ts`（该文件已加入 `.gitignore`，不会提交到仓库）：

```typescript
export const DEEPSEEK_API_KEY = "your-deepseek-api-key";
```

### 3. 运行示例

使用 [tsx](https://github.com/privatenumber/tsx) 直接执行 TypeScript 文件：

```bash
# 模型调用示例
pnpm exec tsx src/modelClass/index.ts

# LCEL 基础链
pnpm exec tsx src/LCEL/lcel.ts

# Runnable 透传与序列
pnpm exec tsx src/LCEL/runnable2.ts

# 提示词模板
pnpm exec tsx src/prompt/promptTemplate.ts

# 文本加载与切分（需在对应目录下执行或调整路径）
pnpm exec tsx src/Loader/localSourceLoader/textLoader.ts
```

> 部分 Loader 示例依赖 `data/` 下的测试文件或 PDF，请按各文件中的路径准备数据后再运行。

## 项目结构

```
langchain-deepseek/
├── deepseekConfig.ts          # API Key（本地创建，不纳入版本控制）
├── package.json
├── tsconfig.json
└── src/
    ├── modelClass/
    │   ├── deepseek.ts        # DeepSeek 模型实例定义
    │   └── index.ts           # invoke / stream 调用示例
    ├── prompt/
    │   ├── promptTemplate.ts           # 基础 / 部分填充 / 少样本提示词
    │   ├── messagePromptTemplates.ts   # System / Human / AI 消息模板
    │   └── messagePlaceholder.ts       # MessagesPlaceholder 多轮对话
    ├── LCEL/
    │   ├── lcel.ts            # Prompt → Model → Parser 链
    │   ├── runnable1.ts       # RunnableLambda、RunnableParallel
    │   ├── runnable2.ts       # RunnablePassthrough、RunnableSequence
    │   └── runnableBranch.ts  # 分支链（占位）
    └── Loader/
        ├── document.ts
        ├── localSourceLoader/
        │   ├── textLoader.ts
        │   ├── PDFLoader.ts
        │   ├── DirectoryLoader.ts
        │   └── data/          # 本地测试文本
        └── webSourceLoader/
            └── webLoader.ts   # Cheerio 网页加载
```

## 模块说明

### 模型接入（`src/modelClass/deepseek.ts`）

通过 `@langchain/openai` 的 `ChatOpenAI` / `OpenAI`，将 `baseURL` 指向 DeepSeek 官方网关，实现 OpenAI 兼容调用：

| 导出 | 模型 | 用途 |
|------|------|------|
| `deepSeekChat` | `deepseek-chat` | 通用对话、代码生成（temperature 可调） |
| `deepSeekChatReasoner` | `deepseek-reasoner` | R1 推理 / 复杂逻辑（temperature 需为 1 或不设） |
| `deepSeekFIM` | `deepseek-chat`（beta 端点） | Fill-in-the-Middle 补全 |

### 提示词（`src/prompt/`）

- **基础模板**：`PromptTemplate.fromTemplate`、`partial` 部分填充、动态变量函数
- **少样本**：`FewShotPromptTemplate` 中英翻译示例
- **对话模板**：`SystemMessagePromptTemplate`、`HumanMessagePromptTemplate`、`ChatPromptTemplate`
- **占位符**：`MessagesPlaceholder` 注入历史 `HumanMessage` / `AIMessage`

### LCEL（`src/LCEL/`）

LangChain Expression Language 用 `.pipe()` 将组件串联为可执行链，统一支持 `invoke`、`stream`、`batch`：

```typescript
const chain = PromptTemplate.fromTemplate("...")
  .pipe(deepSeekChat)
  .pipe(new StringOutputParser());
```

示例还包含：`RunnableLambda` 包装普通函数、`RunnableParallel` 并行中英文解释、`RunnablePassthrough` 日志与 `assign` 注入 `userId`。

### 文档加载（`src/Loader/`）

| 加载器 | 文件 | 说明 |
|--------|------|------|
| `TextLoader` | `textLoader.ts` | 读取 TXT，配合 `RecursiveCharacterTextSplitter` 切分 |
| `PDFLoader` | `PDFLoader.ts` | 解析 PDF（`splitPages: false` 整本为一文档） |
| `DirectoryLoader` | `DirectoryLoader.ts` | 按扩展名分发 TXT / PDF 加载器 |
| `CheerioWebBaseLoader` | `webLoader.ts` | 抓取网页并按 CSS 选择器提取内容 |

## 依赖说明

主要运行时依赖见 `package.json`：

- `@langchain/core` — 提示词、Runnable、输出解析器
- `@langchain/openai` — OpenAI 兼容 Chat / Completion 客户端
- `@langchain/classic` — 经典文档加载器、文本切分器
- `@langchain/community` — PDF、Cheerio 等社区加载器
- `pdf-parse`、`cheerio` — 文档与网页解析

## 注意事项

1. **`deepseekConfig.ts` 勿提交**：已在 `.gitignore` 中忽略，请仅在本地保存 API Key。
2. **Loader 路径**：示例中使用相对路径（如 `data/test.txt`），运行前请 `cd` 到对应目录或改为绝对路径。
3. **可执行入口**：多数文件为教学 Demo，部分逻辑在注释中；取消注释后即可单独试验 `invoke` / `stream` / `batch`。
4. **R1 模型限制**：`deepseek-reasoner` 的 `temperature` 不能随意设置，需遵循官方文档。

## 许可证

ISC