Lang AI API 服务商

本文介绍了如何使用DeepSeek R1、LangChain和Ollama构建一个端到端的生成式人工智能应用。首先，需要搭建开发环境，安装Ollama并选择合适的DeepSeek R1模型。接着，通过LangChain将DeepSeek R1与外部数据源连接，并构建提示链以实现上下文感知的交互。然后，利用Streamlit创建用户友好的界面，设计流畅的用户交互流程，并实现用户输入处理和响应生成。此外，文章还提供了优化应用程序性能的方法，如使用高性能硬件、多线程处理以及添加语音识别、多语言支持等高级功能。最后，强调了DeepSeek R1在多个领域的应用潜力，并鼓励开发者尝试新的应用场景。

通过结合LangChain与MCP，开发者可以克服AI Agent在获取数据时的挑战，实现与外部数据源的无缝集成。MCP作为一个通用接口，提供安全、可扩展的数据交换方式，支持客户端与服务器通信。利用其开源特性，开发者可以构建模块化连接器，促进互操作性。具体实现步骤包括创建虚拟环境、安装依赖、运行MCP服务器和客户端，从而增强AI Agent的上下文感知和记忆能力。

LangChain Agent 是一种强大的 AI 开发工具，能够通过整合多种数据源和工具，快速构建复杂的 AI 应用。它通过模块化设计实现任务自动化，显著提升开发效率。数据显示，超过 51% 的开发者已在生产中使用 Agent，78% 的开发者计划采用这一技术，尤其是在中型公司中，63% 的团队积极投入生产应用。LangChain Agent 的常见用例包括研究与总结（58%）和简化工作流程（53.5%），在客服领域的应用占比达到 45.8%，帮助企业加速客户响应时间并提高业务收益。

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