需完成模型接入、链式编排与组件协同配置：一、构造适配器使DeepSeek符合BaseLLM协议；二、构建工具调用Agent并约束JSON输出；三、用DeepSeekTokenizer优化RAG分块与检索；四、通过vLLM+FastAPI部署限流API；五、结合LangChainTracer与自定义回调实现日志与logits追踪。
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如果您希望将DeepSeek大语言模型与LangChain框架集成，以支持多步骤推理、外部工具调用或结构化数据处理等复杂AI应用，则需完成模型接入、链式编排与组件协同配置。以下是实现该集成的具体操作步骤：
一、配置DeepSeek模型为LangChain兼容的LLM实例
LangChain要求第三方大模型通过统一接口暴露invoke或generate方法。DeepSeek官方未提供原生LangChain封装，需手动构造适配器类，使其符合BaseLLM协议。
1、安装必要依赖：pip install langchain-core langchain-community transformers torch。
2、使用transformers加载DeepSeek-V2或DeepSeek-Coder权重，设置trust_remote_code=True以启用自定义模型类。
3、继承langchain_core.language_models.base.BaseLLM，重写_call方法，在其中调用模型generate并返回纯文本响应。
4、在初始化时传入temperature、max_new_tokens等参数，并确保stop序列能被正确识别和截断。
二、构建支持工具调用的Agent工作流
LangChain的AgentExecutor可协调LLM决策与外部函数执行。DeepSeek模型需输出符合JSON格式的工具调用指令，因此必须启用其结构化输出能力并约束响应模式。
1、使用DeepSeekTokenizer对提示词进行预处理，插入与标记。
2、在系统提示中明确指定输出格式为{"action": "tool_name", "action_input": {"arg1": "value1"}}，并禁止自由发挥。
3、配置Tool对象时，将每个函数包装为StructuredTool，确保输入参数类型与描述被LangChain自动解析。
4、将适配后的DeepSeek LLM与create_tool_calling_agent结合，生成AgentExecutor实例。
三、集成向量存储实现RAG增强推理
RAG流程依赖检索结果注入上下文，而DeepSeek对长上下文敏感，需控制总token数并优化chunk匹配精度。LangChain的RetrievalQA链需适配其分词器特性。
1、使用deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base对应的DeepSeekTokenizer初始化RecursiveCharacterTextSplitter，按代码符号切分而非空格。
2、将文档嵌入前，先通过tokenizer.encode统计长度，确保单个chunk不超过2048 token，避免截断关键逻辑。
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3、选用Chroma作为向量库，配置embedding_function为HuggingFaceEmbeddings，模型选择BAAI/bge-small-zh-v1.5以匹配中文语义。
4、构造RetrievalQA时，将prompt模板中的{context}字段替换为retriever.get_relevant_documents(query)返回的文本拼接结果，并限制最多3条。
四、部署为可调用API服务
将LangChain链封装为HTTP端点后，需确保DeepSeek模型在推理时内存占用可控、响应延迟稳定，且不因并发请求引发CUDA out of memory错误。
1、使用vLLM启动DeepSeek服务，命令中指定--tensor-parallel-size 2与--gpu-memory-utilization 0.9以提升吞吐。
2、在LangChain中通过RemoteRunnable连接vLLM的/generate接口，设置model_name参数为部署时注册的模型别名。
3、用FastAPI编写路由，接收JSON请求体，提取input字段传入chain.invoke，并捕获torch.cuda.OutOfMemoryError异常。
4、对每个请求添加semaphore限流，最大并发数设为min(4, GPU显存总量 // 8GB)，防止OOM。
五、调试与日志追踪集成
LangChain内置LangChainTracer可记录每步调用细节，但DeepSeek的内部attention权重与logits需额外导出，以便分析幻觉或逻辑断裂点。
1、在适配器类的_call方法内，调用model.generate(..., output_logits=True)，并将logits保存至线程局部变量。
2、配置LangChainTracer指向本地langsmith实例，设置环境变量LANGCHAIN_TRACING_V2=true与LANGCHAIN_ENDPOINT=http://localhost:1984。
3、在AgentExecutor初始化时传入callbacks=[LangChainTracer(), CustomLogCallback()]，后者负责提取并序列化logits张量。
4、日志中所有涉及tool_input与tool_output的字段，均需用json.dumps(..., ensure_ascii=False)处理，避免中文乱码。
