Python进阶专栏《爬虫实战进阶》，《Pyppeteer从入门到精通》原创作者

本文是该专栏的第10篇，后面会持续分享AI大模型干货知识。在本专栏之前，笔者在文章《Python|基于DeepSeek大模型，实现文本内容仿写（8）》中，有详细介绍通过Python+DeepSeek大模型，实现对目标文本内容的仿写。而在本文中，笔者将基于DeepSeek大模型，通过Python来实现“自动生成目标语料数据”，并对生成的语料数据进行json格式存储，以及docx文档形式存储。对此，通过Python来实现的具体思路以及逻辑方法，笔者将在正文结合完整代码进行详细说明。（附带完整实现代码）

本文是该专栏的第9篇，后面会持续分享AI大模型干货知识。​在本专栏之前，笔者在文章《Python|基于DeepSeek大模型，实现文本内容仿写（8）》中，有详细介绍，基于DeepSeek大模型，通过Python来实现对“目标文本内容”的仿写，并将仿写的文本结果进行存储。而本文，笔者将基于Kimi大模型，通过Python同样来实现对“目标文本内容”的仿写，并将仿写的文本结果进行存储。废话不多说，具体实现思路以及代码完整实现方案，笔者将在正文进行详细介绍。（附带完整实现代码）

本文是该专栏的第8篇，后面会持续分享AI大模型干货知识。本文，笔者将基于DeepSeek大语言模型，通过python来实现对“目标文本内容”的仿写，并将仿写的文本结果进行存储。对此，使用python来实现的具体思路以及逻辑，笔者将在正文结合完整代码进行详细说明。（附带完整实现代码）

本文是该专栏的第7篇，后面会持续分享AI大模型干货知识。假设有这样的需求，需要你通过python基于kimi大模型，上传对应的文档并根据对应的prompt提示词，进行多轮对话。此外，还需要将kimi大模型生成的内容进行存储。也就是说，当我们通过kimi大模型进行多轮对话的情况下，还需要上传对应的文档，来完成整个对话过程。针对上述需求，需要怎么去处理呢？废话不多说，具体实现思路以及代码完整实现方案，笔者将在正文进行详细介绍。（附带完整实现代码）

本文是该专栏的第6篇，后面会持续分享AI大模型干货知识。在本专栏上一篇，笔者有详细介绍“基于kimi大模型，上传指定文档并结合prompt，获取目标文本数据”。对此感兴趣的同学，可以直接点击翻阅查看即可。值得一提的是，可能很多同学都只知道kimi可以实现文档上传，甚至是批量上传。但是还有一个非常谨慎以及特殊的点，需要在使用kimi的过程中值得注意，那就是kimi本身只支持单个api key上传1000份文档数据，如果超过1000份则会上传失败。对此，我们需要怎么去解决该问题呢？而本文，笔者将基于kimi..

本文是该专栏的第5篇，后面会持续分享AI大模型干货知识。我们在利用大模型进行文本处理的时候，可能会遇到这样的情况。笔者在这里举个例子，比如说我们的目标文本是一堆docx文档，或者pdf文档，doc文档等等。这时需要大模型对这样的文档文本内容进行语义处理，换言之，我们只需要将这样的文档交给大模型，让大模型自己去读取甚至去解析这些文档数据。对此，我们需要怎样去实现呢？而在本文中，笔者将基于kimi大模型，通过python来实现将文档数据上传给kimi，并让kimi根据我们提供的prompt来进行语义处理。

本文是该专栏的第4篇，后面会持续分享AI大模型干货知识。有的时候，我们在处理文本数据的时候，会需要对文本内容做润色处理。在介绍之前，我们先来了解“什么是润色”。文本润色，是指对已经完成的文本进行修改和改进的过程，目的是提高文本的可读性、流畅度和表达效果。这个过程可能包括纠正语法错误、调整句子结构、增强语言的表达力、统一风格和语调、改善逻辑连贯性等。润色后的文本应该更加清晰、准确、吸引人，同时保持作者的原意和风格。那么，我们通过kimi大模型，如果去实现文本润色呢？而本文，笔者将基于kimi大模型，通过...

本文是该专栏的第3篇，后面会持续分享AI大模型干货知识。在本专栏的上一篇文章中，笔者有详细介绍“基于kimi大模型，通过python实现单轮对话”，但是需要注意的是，有的时候我们在处理目标文本对象的时候，单轮对话并不能满足我们的需求。为什么这么说？因为有的时候在处理目标文本对象的时候，我们需要先通过第一个文本对象来引出大模型的潜在回答，然后通过它的潜在回答，我们再继续向kimi大模型抛出我们的第二个文本对象，让大模型能够在第一个目标文本对象的基础之上，继续回答第二个文本对象的内容，依次类推，并做到循环往复。

本文是该专栏的第2篇，后面会持续分享AI大模型干货知识。kimi的主要功能，包括长文总结和生成、联网搜索、数据处理、编写代码、用户交互和翻译。此外，它还支持多种语言的对话，并能够直接解析文档或表格，总结和提炼关键内容。恰巧有的时候，我们需要借助大模型的功能特点，将大批量的文本数据进行数据提炼处理。而在本文中，笔者将以kimi大模型为例，基于kimi大模型实现单轮对话，并根据问题提示词将大模型返回的对话结果进行保存处理。废话不多说，具体细节部分以及代码实现思路，笔者将在正文进行详细介绍。（附带完整实现代码）

本文是该专栏的第1篇，后面会持续分享AI大模型干货知识。在了解AI大模型之前，首先我们要知道大模型的基础prompt（提示）。AI大模型的prompt是一种指令或者问题，prompt用来引导AI模型生成特殊的回答或者执行特殊的任务。要知道，在AI对话系统中，prompt通常用于以下几个方面。也就是说，我们在设计prompt的时候，需要考虑到清晰性，具体性以及适当的引导性，以便于AI模型能够准确理解用户的意图并给出恰当的回应。那么，我们在AI大模型平台中，使用prompt需要注意哪些呢？在使用的过程中，选择p