做一个有温度和有干货的技术分享作者 —— Qborfy

经过LangGraph+LangChain系列文章的学习后， 对LangGraph有了全面，那么接下来就应该学习通过LangGraph开发工业级RAG和部署。

工业级服务需要达到以下几个要求：

• 可靠性：强调高可用性和容错性，以确保业务的连续性
• 安全性：对安全性要求极高，需要提供强大的安全保障措施，如数据加密、访问控制、安全审计等。
• 可扩展性：需要能够根据业务发展灵活扩展，支持不断增长的用户和数据量

接下来我们一起学习如何攻克工业级RAG落地的完整方案与实现。

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前面几篇学习LangChain，基本上完成对 LangChain从开发到上线有一个整体的了解，那么接下来我们就要开始实战了，我们将会使用LangChain开发一个问答机器人，这个问答机器人将会使用到RAG模型，那么接下来我们开始学习RAG。

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从 LangChain系列文章开始到现在，我们学习 LangChain的基础知识和实战撸代码，现在我们假设已经开发好一个 LangChain链式任务，那么如何部署以及如何与 web服务进行互相调用呢？

那么接下来我们应该就学习LangServer与LangSmith，如何让 LangChain进行企业级开发。

LangServer: 帮开发者将 LangChain 部署一个 Restful 服务。

LangSmith: 监控 LangChain调用链路服务和提供更加友好的可视化界面。

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上一篇文章我们学习05篇 AI从零开始 - LangChain学习与实战(2) PromptTemplate降低AI幻觉，对 LangChain实际应用有了基本的了解，接下我们会进入 LangChain最重要的一次学习，就是 LangChain工作流编排原理与实战(LCEL), 学了本文基本上后续 LangChain实际开发都可以独立完成，本文内容较多，建议大家收藏，慢慢学习。

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上一节学习了04篇 AI从零开始 - LangChain学习与实战(1) 基础知识，对Langchain有了基础的认知和简单应用，其中我们使用PromptTemplate去实现一次大模型对话。

同时我们在03篇 AI从零开始 - Prompt提示语学习与应用也学习了提示语生成规范，但是在结合 LangChain中我们应该如何利用PromptTemplate提示模板+提示语规范去降低 AI幻觉呢？

AI幻觉, 指人工智能（尤其是大语言模型）生成看似合理但实际错误、虚构或与现实不符的内容的现象。本质是模型在缺乏真实理解能力的情况下，基于统计模式生成的「自信错误」。

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上一节学习了03篇 AI从零开始 - AI从零开始 - Prompt提示语学习与应用，但是我们发现，Prompt提示语虽然可以让我们得到想要的答案，但是它也有缺点，比如：

• 只调用单个大模型的对话提示语来生成答案，且无法验证答案的正确性；
• 大模型是没有记忆能力，且有token上下对话长度限制，无法实现多轮对话；
• 多步骤推理任务，需要多次调用大模型，效率低下

如果要开发一个完整 LLM应用，开发者需要手动处理：

• 多组件集成：模型调用、外部数据源、记忆存储、业务逻辑等模块的拼接
• 上下文管理：对话历史、长期记忆、知识库检索的复杂交互
• 流程编排：多步骤推理、条件分支、循环控制等逻辑

接下来，我们学习一下LangChain，它是一个基于链式调用的LLM框架，可以让我们更加方便地使用大模型，实现多轮对话、多步骤推理等复杂功能。

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前面我们在02篇 AI从零开始 - 部署本地大模型 DeepSeek-R1中学习如何搭建本地大模型，本篇我们学习如何使用Prompt提示语，来让 AI 返回结果更加有符合我们所需要的效果。

1. Prompt提示语基础学习

在很多AI学习的文章中，我们都会看到Prompt提示语，那么Prompt提示语是什么，有什么作用呢？

在OpenAI的官方文档中，对Prompt提示语的解释是：

Prompt: A prompt is a short text that is used to guide the model’s output. It can be used to provide context, specify the desired output format, or even to control the model’s behavior.
翻译中文则是“Prompt: Prompt是一种用于指导模型输出的短文本。它可以用于提供上下文、指定所需的输出格式，甚至可以用于控制模型的行为。”

我们简单理解一下，Prompt提示语就是，我们给模型输入一段文本，告诉模型，我们想要什么结果，模型就会按照我们的要求，生成我们想要的结果。

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之前两篇文章对于 AI 有了初步的了解，但是如何应用 AI 技术呢？去调用 openai 的接口，或者国内的接口都需要付费，而且接口调用次数有限，所以我们需要部署一个本地的大模型，这样就可以自己使用，而且可以自己控制调用次数。正好最近 DeepSeek比较火热，所以我们就在本地尝试部署一下 DeepSeek-R1大模型吧。

1. 了解DeepSeek-R1

在开始之前，我们需要先了解一下 DeepSeek, 官网介绍是这么写的：

探索未至之境，DeepSeek-V3 在推理速度上相较历史模型有了大幅提升。
在目前大模型主流榜单中，DeepSeek-V3 在开源模型中位列榜首，与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。

同时它开源了几个大模型，主要如下：

• DeepSeek-R1，总参数671B，上下文长度最大支持128K，是在性能对齐 OpenAI-o1 正式版。
• DeepSeek-V3，DeepSeek 上一代开源大模型。

因此，作为最新的大模型，DeepSeek-R1 是我们部署的首选。接下来我们继续了解 DeepSeek-R1。

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参考资料

• 程序员的出路