LazyLLM项目实战：构建智能写作机器人系统

LazyLLM项目实战：构建智能写作机器人系统

LazyLLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LazyLLM

概述

在本文中，我们将基于LazyLLM框架构建一个智能写作机器人系统。这个系统能够根据用户提供的主题自动生成结构化的长篇文章，包括大纲设计和内容填充两个主要环节。通过这个案例，您将深入了解如何利用LazyLLM框架构建复杂的AI应用。

系统架构设计

核心设计理念

为了实现高质量的长文本生成，我们采用双机器人协作架构：

1. 大纲生成机器人：负责分析用户输入，生成文章结构框架
2. 内容填充机器人：根据大纲中的每个章节描述，生成详细内容

这种分工协作的方式能够确保文章既有良好的结构层次，又有丰富的内容细节。

工作流程

1. 用户通过Web界面提交写作主题
2. 大纲生成机器人创建文章目录结构
3. 内容填充机器人并行处理每个章节
4. 系统整合所有章节内容
5. 返回完整的文章给用户

关键技术实现

提示词工程

大纲生成提示词

toc_prompt = """你现在是一个智能助手。你的任务是理解用户的输入，将大纲以列表嵌套字典的列表..."""

这个提示词明确要求模型输出JSON格式的结构化数据，包含标题层级和内容描述。

内容生成提示词

completion_prompt = """
你现在是一个智能助手。你的任务是接收一个包含`title`和`describe`的字典...
"""

内容生成提示词专注于根据给定的标题和描述展开详细写作。

模型配置

大纲生成模型

outline_writer = lazyllm.TrainableModule('internlm2-chat-7b')
    .formatter(JsonFormatter())
    .prompt(toc_prompt)

关键配置点：

• 使用internlm2-chat-7b模型
• 应用JsonFormatter处理输出
• 设置大纲生成提示词

内容生成模型

story_generater = warp(ppl.outline_writer.share(prompt=writer_prompt).formatter())

这里使用了模型共享技术，同一个模型实例通过不同的提示词模板实现不同功能。

流程控制

并行处理设计

ppl.story_generater = warp(...)

使用Warp控制流实现多输入并发处理，显著提高系统吞吐量。

结果合成

ppl.synthesizer = (lambda *storys, outlines: "\n".join(...)) 
    | bind(outlines=ppl.output('outline_writer'))

通过bind实现参数绑定，将大纲生成结果传递给合成函数。

系统部署

lazyllm.WebModule(ppl, port=23466).start().wait()

简单一行代码即可将整个流程部署为Web服务。

技术要点总结

1. 结构化输出处理：通过JsonFormatter确保模型输出符合预期格式
2. 模型复用：使用share方法实现单一模型的多功能应用
3. 并行处理：Warp控制流简化并发编程
4. 参数绑定：bind机制实现流程间数据传递
5. 完整部署：WebModule提供完整服务部署方案

扩展思考

这个写作机器人系统可以进一步扩展：

1. 增加风格控制参数，实现不同文风的写作
2. 引入事实核查模块，确保生成内容的准确性
3. 添加多轮编辑功能，支持用户反馈优化
4. 集成多模态能力，支持图文混排输出

通过LazyLLM框架的模块化设计，这些扩展都可以通过组合现有组件快速实现。

结语

本案例展示了如何利用LazyLLM框架构建复杂的AI应用系统。从提示词设计到模型配置，从流程控制到服务部署，LazyLLM提供了一系列简洁而强大的工具，让开发者能够专注于业务逻辑而非底层实现。这种高效、灵活的AI应用开发方式，正是LazyLLM框架的核心价值所在。

LazyLLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LazyLLM