本文介绍基于 LangChain 框架开发大模型应用的方法。通过构建个人知识库助手项目，涵盖 LLM API 调用、向量数据库搭建、Prompt 设计及前后端 Demo 实现。内容涉及数据预处理、检索问答链封装及 Gradio/FastAPI 快速开发，帮助开发者掌握大模型应用核心技能。
LLM 正逐步成为信息世界的新革命力量，其通过强大的自然语言理解、自然语言生成能力，为开发者提供了新的、更强大的应用开发选择。随着国内外 LLM API 服务开放，如何基于 LLM API 快速、便捷地开发具备更强能力、集成 LLM 的应用，开始成为开发者的一项重要技能。
目前，关于 LLM 的介绍以及零散的 LLM 开发技能课程已有不少，但质量参差不齐，且没有很好地整合，开发者需要搜索大量教程并阅读大量相关性不强、必要性较低的内容，才能初步掌握大模型开发的必备技能，学习效率低，学习门槛也较高。
本教程从实践出发，结合最常见、通用的个人知识库助手项目，深入浅出逐步拆解 LLM 开发的一般流程、步骤，旨在帮助没有算法基础的小白通过一个课程完成大模型开发的基础入门。同时，我们也对项目本身做了清晰、全面的逐层规划及封装，实现了不同 LLM API 到项目的统一整合，帮助开发者能够自由、统一调用不同 LLM，充分降低学习门槛。
这是一个面向开发者的大模型应用开发教程，以个人知识库助手项目为实践目标，通过这个项目完成大模型开发的重点入门。
主要内容包括：
该教程为入门级，对学习者的人工智能基础、算法基础没有任何要求，仅需要掌握基本 Python 语法、掌握初级 Python 开发技能即可。
一般可以将大模型开发分解为以下几个流程：
个人知识库助手项目，基于 LangChain 框架搭建，核心技术包括 LLM API 调用、向量数据库、检索问答链等。项目整体架构如下：
从底向上依次分为 LLM 层、数据层、数据库层、应用层与服务层：
为了完整复现上述架构，以下是关键步骤的代码实现参考。
pip install langchain chromadb python-dotenv gradio
使用 UnstructuredLoader 或 TextLoader 读取本地知识库文件。
from langchain.document_loaders import TextLoader, UnstructuredPDFLoader
import os
def load_documents(directory):
docs = []
for filename in os.listdir(directory):
if filename.endswith('.txt'):
loader = TextLoader(os.path.join(directory, filename))
docs.extend(loader.load())
elif filename.endswith('.pdf'):
loader = UnstructuredPDFLoader(os.path.join(directory, filename))
docs.extend(loader.load())
return docs
将文档切分为适合模型处理的片段，并使用 Embedding 模型转换为向量。
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
# 初始化嵌入模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
# 文本切片
splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
docs = load_documents('./data')
split_docs = splitter.split_documents(docs)
使用 ChromaDB 存储向量索引。
from langchain.vectorstores import Chroma
# 创建向量库
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=split_docs, embedding=embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
结合 LLM 和 Retriever 形成完整的 RAG 链路。
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo-instruct")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=retriever,
return_source_documents=True
)
result = qa_chain({"query": "什么是大模型？"})
print(result["result"])
在 System Prompt 中注入角色定义和约束条件。
from langchain.prompts import PromptTemplate
PROMPT_TEMPLATE = """
你是一位专业的知识库助手。请根据以下上下文回答问题。
如果上下文中没有相关信息，请直接告知无法回答。
上下文：{context}
问题：{question}
回答：
"""
prompt = PromptTemplate(template=PROMPT_TEMPLATE, input_variables=["context", "question"])
使用 Gradio 快速构建交互界面。
import gradio as gr
def answer_question(question):
result = qa_chain({"query": question})
return result["result"]
iface = gr.Interface(fn=answer_question, inputs="text", outputs="text", title="个人知识库助手")
iface.launch()
验证迭代是大模型开发中极其重要的一步。一般指通过不断发现 Bad Case 并针对性改进 Prompt Engineering 来提升系统效果、应对边界情况。
通过示例章节的演示可以看出，本教程是从零开始，全面又简短的大模型教程。对相关大模型开发理论、概念和基本技能进行了项目主导的重构，删去不需要理解的底层原理和算法细节，涵盖所有大模型开发的核心技能。学完本教程，你已经掌握了如何构建个人知识库助手，也可以独立搭建一个大模型应用，成为一名大模型应用开发者。
后续可进一步探索长短期记忆分配、自动 Prompt 调优、优化检索系统等高级主题，积累更多应用构建技巧。
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