小白也能看懂的——如何构建一个简单的问答代理详细教程！-优快云博客

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文章目录

一、课程概述

在这个信息爆炸的时代，我们每天都在和各种信息打交道。从学习知识到解决工作中的问题，快速准确地获取信息变得至关重要。问答系统应运而生，它能直接针对我们的问题给出答案，省去了自己在海量信息中搜索筛选的麻烦。今天，我们要介绍的就是一个基础的问答代理，它借助强大的 LangChain 框架和大语言模型，能够理解我们的问题，然后给出相关且简洁的回答。

二、课程目标

人工智能正在改变我们的生活和工作方式，而构建一个简单的问答代理，就像是踏入了 AI 世界的大门。这个项目主要有以下几个目标：

展示 AI 驱动问答的基础：让我们明白问答系统是如何从理解问题到生成答案的整个过程。
介绍构建 AI 代理的关键概念：了解如何将语言模型、提示模板等元素组合起来，形成一个能完成特定任务的智能代理。
为更复杂的代理架构奠定基础：掌握了基础后，就可以逐步添加更多功能，构建出更强大、更智能的系统。

三、关键组件

语言模型：这里我们使用的是 Kimi 的 MoonShot 模型。它就像是一个超级聪明的大脑，能够理解我们输入的自然语言，并且生成符合语义的回答。这个模型经过海量文本数据的训练，见过各种各样的表达方式，所以无论是正式的学术问题，还是日常的口语化提问，它都能较好地理解。
提示模板：这是给模型的一个框架，就像是给它下达的任务指令。在这个模板里，我们会告诉模型它的角色是什么，比如它是一个知识渊博的助手；还会规定回答的格式，比如要简洁明了，先回答问题核心，再适当补充背景信息等。
LLMChain：这个组件就像是一个桥梁，把语言模型和提示模板连接起来。它负责把用户的问题按照提示模板的格式整理好，然后交给语言模型处理，最后把模型生成的回答取回来，整个过程高效又流畅。

四、实现步骤

（一）设置和初始化

导入库：我们需要从 LangChain库中引入一些工具，LangChain 提供了构建语言模型应用的框架。
加载环境变量：把 MoonShot 的 API 密钥等信息加载进来，这样我们的程序才能和 MoonShot 的服务建立连接，让语言模型为我们所用。
初始化语言模型：简单来说，就是把 MoonShot 模型启动起来，让它进入工作状态，随时准备接收任务。

（二）定义提示模板

这个模板就像是给模型的使用说明书。我们会明确告诉它：“你是一个专业的问答助手，要根据用户的问题，结合自己的知识，给出准确且简洁的回答。回答时要注意逻辑清晰，先直接回答问题，再根据需要补充一些相关背景。” 通过 PromptTemplate 类，我们可以把这样的要求以固定的格式保存下来，方便后续重复使用。