文章目录
- 前言
- 一、安装
- 1. 基础工具
- 2. 开发环境
- 1. 创建 Conda 环境
- 2. 切换到工作目录
- 3. 启动VSC 或者 PyCharm
- 3. 安装 LangChain 核心包
- 4. 安装 Ollama
- 5. 安装 DeepSeek API 接口
- 6. 安装向量数据库
前言
LangChain 1.0 入门学习
参考文档：https://docs.langchain.com/oss/python/learn
一、安装
1. 基础工具
安装 Python
https://www.python.org/
安装 Anaconda
https://www.anaconda.com/
安装 Visual Studio Code
https://code.visualstudio.com/
安装 Git
https://git-scm.com/
I
2. 开发环境
1. 创建 Conda 环境
打开开始菜单 → Anaconda Prompt，执行以下命令：
# 创建环境 指定python版本(base)C:\Users\xing12.liu>conda create -n langchain_envpython=3.14# 激活环境(base)C:\Users\xing12.liu>conda activate langchain_env# 激活环境成功python -c"import sys; print(sys.executable)"(langchain_env)C:\Users\xing12.liu>根据需要可以调整到指定版本的 Python（例如降级到 3.11）：
(langchain_env)C:\Users\xing12.liu>condainstallpython=3.11conda 会自动解析依赖并提示变更，输入y确认即可。
验证版本：
(langchain_env)C:\Users\xing12.liu>python --version# 查看 Conda 环境列表condaenvlist# 或conda info --envs# 删除前解绑conda deactivate# 删除 Conda 环境condaenvremove -n 环境名# 在 Conda 中 不能直接重命名环境，但可以通过 克隆 + 删除 的方式安全地“重命名”一个 Conda 环境。conda create -n my_langchain --clone langchain_env2. 切换到工作目录
cdD:\Work\Workspace\AIProjects\Agent\langchain1.0-demo3. 启动VSC 或者 PyCharm
code.3. 安装 LangChain 核心包
打开开始菜单 → Anaconda Prompt，激活环境并进入项目目录：
(base)C:\Users\xing12.liu>conda activate langchain_env(langchain_env)D:\Work\Workspace\AIProjects\Agent\langchain1.0-demo安装核心依赖：
pipinstalllangchain pipinstalllangchain-community由于你使用的是Anaconda 环境，建议：
| 包类型 | 推荐安装方式 |
|---|---|
科学计算、C 扩展包（如zstandard,pydantic-core） | conda install -c conda-forge |
LangChain 生态（langchain,langchain-openai） | pip install（因更新快） |
混合使用时，先用 conda 装底层依赖，再用 pip 装上层应用。
4. 安装 Ollama
- 安装 Ollama
https://ollama.com/
- 下载模型
https://ollama.com/search
- 聊天模型
ollama pull deepseek-r1:1.5b ollama pull llama3.2:3b- 嵌入模型
ollama pull nomic-embed-text- 查看已安装模型
ollama list- 安装 LangChain-Ollama 集成包
pipinstalllangchain-ollama5. 安装 DeepSeek API 接口
pipinstalllangchain-deepseek6. 安装向量数据库
pipinstallchromadb pipinstalllangchain-chroma本文的引用仅限自我学习如有侵权，请联系作者删除。
参考知识
