企业官网建设流程全解析

开始装 LangChain。照着跑完五条就行。跑完后,我们继续写第一个 LangChain 程序。

在 CMD 里依次运行：

mkdir langchain-study cd langchain-study python -m venv .venv .venv\Scripts\activate python -m pip install -U langchain langchain-openai

成功后，命令行前面通常会出现(.venv)。

然后可用下面命令确认 LangChain：

python -c "import langchain; print(langchain.__version__)"

CMD 中设置临时环境变量，存DeepSeek_API_Key：

set DEEPSEEK_API_KEY=你的新Key

DeepSeek 使用兼容 OpenAI 的接口，当前地址为https://api.deepseek.com。官方说明

接下来，用记事本保存为test_deepseek.py：

import os from langchain_openai import ChatOpenAI model = ChatOpenAI( model="deepseek-v4-flash", base_url="https://api.deepseek.com", api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"], ) response = model.invoke("用一句话介绍 LangChain") print(response.content)

然后在刚才设置 Key 的同一个 CMD 窗口运行：

python test_deepseek.py

如果输出类似以下内容：

(.venv) C:\Users\Administrator\langchain-study>python test_deepseek.py
LangChain 是一个用于构建大语言模型应用的开源框架，通过模块化组件把模型、提示、工具、记忆和检索等连接成可编排的 AI 工作流。

则说明LangChain运行成功了！这说明：

• 虚拟环境正常
• LangChain 已安装
• DeepSeek API 连接成功
• 第一个模型调用完成

我们刚才掌握了三个核心点：

ChatOpenAI(...) # 配置模型 model.invoke(...) # 向模型发送请求 response.content # 读取回答

下一课建议学习System Message 和 User Message，让模型按指定角色回答。