deepseek多轮对话 python

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何使用DeepSeek进行多轮对话的Python实现，并且提供示例代码。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看是否有相关的信息可以利用。 根据引用[2]，提到了使用LangChain的RunnableWithMessageHistory来结合Chain和对话历史管理器，支持多轮对话。这说明可能需要用到LangChain库，并且需要管理对话历史。此外，用户提供的示例中有一个Python代码片段，可能可以作为参考。 接下来，我需要确定用户的需求是具体的实现步骤和示例代码。他们可能已经了解过DeepSeek API的基本使用，现在需要扩展到多轮对话的场景。多轮对话的关键在于维护对话历史，每次请求时将历史记录传递给API，以便模型能够理解上下文。 我需要确保以下几点： 1. 使用LangChain库中的相关组件，比如RunnableWithMessageHistory。 2. 正确管理对话历史，可能需要使用内存存储或数据库。 3. 提供清晰的代码示例，展示如何初始化模型、维护历史记录并进行多轮交互。 然后，检查用户提供的引用内容中的示例代码是否有缺失或不完整的地方。例如，引用[2]中的代码可能只是一个片段，需要补充完整的实现步骤，包括安装依赖、导入模块、设置API密钥、初始化模型和链，以及处理对话历史。 另外，需要注意用户提到的不同聊天风格，如东北话、二进制等，这可能需要设置不同的提示模板或参数，但用户的问题主要聚焦于多轮对话的实现，所以可能需要先处理基础的多轮交互，再考虑扩展风格支持。 最后，确保代码符合Python语法，正确调用DeepSeek API，并且处理可能的错误情况，比如网络问题或API限制。同时，提供相关问题，帮助用户进一步了解相关主题。</think>### 使用DeepSeek进行多轮对话的Python实现方法 #### 核心原理 多轮对话需要维护对话历史记录（message history）作为上下文，通过LangChain框架的`RunnableWithMessageHistory`组件实现对话历史管理[^2]。以下是分步实现方法： --- #### 实现步骤 1. **安装依赖库** ```python pip install langchain langchain-community deepseek-api ``` 2. **初始化模型与链** ```python from langchain.chains import ConversationChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain_community.chat_message_histories import RedisChatMessageHistory from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory # 初始化DeepSeek模型 def create_deepseek_chain(): from langchain_community.llms import DeepSeek llm = DeepSeek(api_key="your_api_key") return ConversationChain(llm=llm, memory=ConversationBufferMemory()) # 创建带历史记录的链 chain = RunnableWithMessageHistory( create_deepseek_chain, get_session_history=lambda session_id: RedisChatMessageHistory(session_id), input_messages_key="input", history_messages_key="history" ) ``` 3. **多轮对话示例** ```python # 创建对话会话 session_id = "user_123" # 第一轮对话 response1 = chain.invoke( {"input": "帮我写一首关于月亮的诗"}, config={"configurable": {"session_id": session_id}} ) print(response1["response"]) # 输出诗歌内容 # 第二轮对话（携带历史） response2 = chain.invoke( {"input": "改成七言绝句格式"}, config={"configurable": {"session_id": session_id}} ) print(response2["response"]) # 输出修改后的诗歌 ``` --- #### 关键技术点 1. **历史存储方式**：使用`RedisChatMessageHistory`实现持久化存储，也可替换为`SQLChatMessageHistory` 2. **会话标识**：通过`session_id`区分不同对话场景 3. **上下文传递**：自动携带历史消息构造prompt，格式为： ```text Human: 第一轮输入 AI: 第一轮回复 Human: 第二轮输入 ``` --- #### 扩展应用场景 通过修改提示模板可实现特殊对话风格（示例实现东北话模式）： ```python from langchain.prompts import PromptTemplate dongbei_template = """用东北话回答这个问题： {history} 当前对话：{input}""" chain.prompt = PromptTemplate.from_template(dongbei_template) ``` ---