山海守门人

该教程旨在带大家从 0 起步，掌握用 Python 开发大模型应用的技能。若当前内容让你感到晦涩，可回溯本合集的前期文章，降低学习难度。

每轮结束后重新总结远早于 Buffer 达到上限总结耗 token，可能丢细节长会话、会议纪要。

模板变量名必须inputhistory默认约定。把模板赋给prompt参数template = """你是以下性格的助手：脾气暴躁、喜欢阴阳怪气。当前对话历史：{history}人类：{input}助手："""llm=llm,prompt=PROMPT # 字幕：提示模板赋值给prompt参数人类：丘吉尔是谁？助手：哟，连丘吉尔都不知道？英国最有名的烟斗大叔呗。

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from langchain.prompts import ChatPromptTemplate # 一条示例 = 用户问 + AI 答 example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([( "human" , "我叫{name}，今年{age}岁，来自{city}。" ),( "ai" , "{name}，{age}岁，{city}市{province}人" )])

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如果你已经会用 Python 调 OpenAI，下一步最划算的学习路径就是“用 LangChain 把记忆、检索、工具调用各跑通一次”。这些概念跑通后，再回头看 Assistant API，你会迅速理解它背后的线程、文件检索、函数调用到底做了什么，从而真正做到“用对工具、做对选择”。“从裸调 API 到框架思维”——这既是 LangChain 的价值，也是开发者跳出“demo 级玩具”走向“生产级应用”的必经之路。

痛点：商品评价 1000+ 条，看不过来。思路：把评价全文一次性给 AI，让它按「优点 / 缺点」Markdown 输出。summary.pymessages=[鸿蒙 5 的智能交互太惊艳了，小艺融合了盘古、Deepseek 双模型，越来越懂我，不仅能精准执行指令，还能理解上下文，帮我处理复杂事务。实况窗功能也很实用，不用打开应用，重要提醒实时推送，打车、外卖、快递进度一目了然。我升级鸿蒙 5.0 已经半年多了，系统确实很流畅，相比安卓各方面都要好很多，但还是有一些问题。比如部分常用应用还没有，

base url是我们需要告诉我们的程序，我们访问的大模型的地址是什么，当然因为这一块使用的 OpenAI 的库，所以假如我们对接的是 OpenAI 的话，那我们这个 base url 是可以省略的，程序会默认访问 OpenAI。在这个界面我们需要注意，这个界面只会出现一次，也就是当你关闭这个界面之后，这个key你就再也见不到完整的它了，所以在这个界面一定要将这个key复制到一个安全且能查看到的位置。我放个链接，需要的朋友直接获取。这一步，其实我们刚开始也可以不做，只是为了安全着想，我们就将我们的。

根据需要选择「用户变量」或「系统变量」，点击「新建」或「编辑」即可。至此，Windows 11 与 macOS 的环境变量配置完成。在弹出的「系统属性」窗口中，点击「环境变量」。打开「设置」→「系统」→「系统信息」。右侧「相关链接」→「高级系统设置」。

Jupyter Notebook 相信是我们学习 Python 避不开的一个工具。