basic

Basic Examples

入门示例，依赖最小，适合初次了解 ContextSeek 的用户。

依赖标记说明见 examples/README.md。

pipeline_file.py — FileBackend 本地文件后端 零依赖

uv run python examples/basic/pipeline_file.py

依赖： 仅项目本身，无需额外安装。

演示：

• FileBackend 把每个 ref 落盘为本地文件（零外部依赖）
• 写入 ContextItem，做关键词 / 子串检索
• 直接使用 RetrievalOrchestrator 做底层检索

FileBackend 不接 embedder，检索走朴素子串匹配，查询建议用短关键词（如"分布式"、"向量"）。

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pipeline_ob.py — OceanBase 后端 + 语义检索 需 OceanBase

uv run python examples/basic/pipeline_ob.py

依赖：

pip install "contextseek[oceanbase,langchain]"
# Embeddings provider 任选其一：
pip install "contextseek[openai]"   # OpenAI
pip install "contextseek[ollama]"   # Ollama 本地
pip install "contextseek[dashscope]"  # 阿里云百炼 / DashScope

演示：

• OceanBaseBackend 作为向量 + 全文混合检索后端
• LangChainEmbedder 包装任意 LangChain Embeddings 模型
• 写入 ContextItem 并做语义检索
• 直接使用 RetrievalOrchestrator 做底层检索

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langchain.py — LangChain 桥接层 需可选依赖

uv run python examples/basic/langchain.py

依赖：

pip install "contextseek[langchain]"

演示：

• ContextSeekMemory — 聊天历史持久化
• ContextSeekRetriever — 上下文检索
• LangChain adapter 用法（非 DataPlug 模式）

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langchain_deepagents_example.py — LangChain + DeepAgents 集成示例 需 LLM API

uv run python examples/basic/langchain_deepagents_example.py

演示：

• LangChain create_agent 基线（无 ContextSeek middleware）
• DeepAgents ContextStore + TraceSink 预热写入 lesson
• LangChain + ContextSeekMiddleware 检索增强后 fail -> pass
• 单文件完成「写入 -> 检索 -> 复用」全链路展示