需要先安装 langchain-deepseek-official, 如下

pip install langchain-deepseek-official

安装后引用即可，api_base修改为本地deekseek地址，api_key任意输，不然会报错，model改为你的模型名称，模型名称可根据ollama list命令获取

配置完成后代码如下

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek

# 会话链接
llm = ChatDeepSeek(
    model="deepseek-r1:7b",
    # model="deepseek-chat",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    api_key="hfkhf",
    api_base="http://localhost:11434/v1"
)

# 根据message生成提示词模板 prompt
chat_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一名人工智能助手，你的名字是{name}"),
    ("human", "你好"),
    ("ai", "我很好，谢谢"),
    ("human", "{user_input}"),
])
message = chat_template.format_messages(name="Bob", user_input="你的名字叫什么？")

output_parser = StrOutputParser()

# 通过langchain的链式调用，生成一个chain
chain = chat_template | llm | output_parser

response = chain.invoke(
    {
        "input_language": "英语",
        "output_language": "德语",
        "name": "Bob。",
        "user_input": "你的名字叫什么？",
    }
)

print(response)