挑战你好，LangChain！构建第一个对话机器人
你好，LangChain！构建第一个对话机器人
使用 LangChain 的 ChatModel 和 PromptTemplate，从零搭建一个支持多轮对话的命令行聊天机器人。你将学会如何将 LLM、提示词模板和对话记忆组合成一条完整的 Chain，理解 LangChain 的核心运作逻辑。
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目标
- 成功安装 LangChain 相关依赖，并通过 python-dotenv 安全加载 API Key，完成环境配置
- 使用 ChatPromptTemplate 创建包含 system 角色设定和用户输入变量的提示词模板
- 通过 LCEL 管道语法（|）将 PromptTemplate、ChatModel、OutputParser 组合成一条可调用的 Chain
- 实现多轮对话记忆功能：程序能正确记住至少 5 轮对话历史，并在回答中体现对上下文的理解
- 构建命令行交互循环，支持用户输入 'quit' 或 'exit' 优雅退出程序
提示
- 💡 先从单轮对话开始：只用 prompt | llm | StrOutputParser() 跑通第一个 'Hello World'，再逐步加入记忆功能，避免一次性引入太多概念
- 🧠 实现多轮记忆最简单的方式是维护一个 Python 列表作为 chat_history，每次调用后用 history.append(HumanMessage(...)) 和 history.append(AIMessage(...)) 手动追加消息
- 🔑 API Key 不要硬编码在代码里！使用 from dotenv import load_dotenv 加 os.getenv('OPENAI_API_KEY') 是行业标准做法
- 🎭 给你的机器人设计一个有趣的角色（比如「精通武侠小说的编程导师」），在 system prompt 里定义它的性格，观察不同 temperature 值对回复风格的影响
- 🐛 遇到 'RateLimitError' 不要慌，这是 API 调用频率限制，可以用 gpt-4o-mini 替代 gpt-4 来降低成本，或在两次调用间加入 time.sleep(1)
资源
- python.langchain.com/docs/get_started/quickstart - LangChain 官方快速入门，包含完整的环境配置和第一个 Chain 示例
- python.langchain.com/docs/expression_language/get_started - LCEL（LangChain 表达式语言）官方文档，理解管道符 | 的工作原理
- python.langchain.com/docs/modules/memory/chat_messages/ - 对话消息历史管理指南，学习如何正确维护多轮对话状态
- platform.openai.com/docs/guides/text-generation/chat-completions-api - OpenAI Chat Completions API 文档，理解 ChatModel 底层的消息格式（system/user/assistant）
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